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职位:CV视觉算法工程师

岗位职责:
参与公司计算机视觉算法的方案设计、研发实现与性能优化,覆盖目标检测、图像分割、OCR识别、图像分类等核心视觉任务的技术迭代;
负责基于YOLO系列(YOLOv5/v8/v11/YOLOX等)及RT-DETR等主流检测架构的模型选型、训练调优与实际部署落地;
参与视觉大模型(VLM)相关技术工作,包括视觉编码器(ViT、SigLIP、InternViT等)的微调与适配,以及视觉-语言对齐模块(如MLP Projector、Cross-Attention Bridge等)的优化;
构建并维护视觉数据处理流程,涵盖数据采集、清洗、标注管理(Labelme/CVAT等工具)、数据增强策略设计与质量保障;
推进模型工程化部署与推理加速,利用ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO等框架完成模型量化、剪枝及端侧/服务端推理优化;
基于OpenCV、Pillow等工具实现图像预处理、后处理逻辑,并开发集成传统视觉算法(形态学操作、轮廓检测、模板匹配等);
持续跟踪学术界与工业界在目标检测、视觉大模型、多模态理解等领域的最新进展,在团队内推动前沿技术的分享与应用探索;
协同产品与工程技术团队完成视觉算法方案的联合调试、测试验证与版本迭代。

任职资格:
计算机科学、人工智能、电子信息、自动化等相关专业本科及以上学历;
熟练掌握Python和C++编程语言,具备良好的编码规范与软件工程意识;
理解深度学习基本理论,熟悉CNN、Transformer等主流网络结构原理,掌握卷积操作、注意力机制、FPN/PAN特征融合等关键技术概念;
精通OpenCV进行图像处理与分析,具备扎实的传统计算机视觉算法基础;
深入理解YOLO系列检测框架,具有实际项目经验,熟悉Anchor-Free与Anchor-Based检测范式、NMS后处理策略、多尺度检测等核心技术;
了解视觉大模型(VLM)整体架构,理解视觉编码器(ViT、SigLIP等)的工作机制,具备视觉Token化、图像分辨率适配(Dynamic Resolution、AnyRes等)相关经验者优先;
熟悉PyTorch等主流深度学习框架,有MMDetection、Ultralytics、Detectron2等检测工具链使用经历者优先;
具备较强的论文阅读能力与自主学习能力,能够高效理解并复现前沿研究成果;
在天池竞赛中取得成绩,或有CVPR/ECCV/ICCV等顶会论文发表、开源社区贡献经验者优先。

加分项:
具备模型部署实战经验(TensorRT、ONNX、TFLite等),熟悉从模型训练到上线部署的全流程;
参与过多模态大模型相关研究或项目实践(如Qwen-VL、InternVL、LLaVA等模型的训练或微调);
拥有实际视觉系统落地经验(如工业质检、自动驾驶感知、安防监控等应用场景)。
2026-04-24 12:22
IP属地:江苏苏州

职位福利

本科3-5年图像识别产品智能硬件智能运载设备OpenCVQtPythonC++视觉算法
企业发布信息图
中软国际科技服务有限公司
已上市 · 10000人以上
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