济南·历下区
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1、参与算法的工程化落地：将融合类算法（如 YOLO 检测）结合模型量化与剪枝策略，部署至边缘计算设备（边缘计算机），实现机器视觉算法的功能开发及后续性能优化，提升推理效率与识别准确率。
2、熟练掌握 Python（用于数据处理与模型快速验证）和 C++（用于算法工程化与高性能模块开发），熟悉 CMake、Makefile 工程构建工具，具备独立编写可复用、可维护算法代码的能力。
3、熟悉 PyTorch/TensorFlow 深度学习框架，有 YOLO v5/v8/v9/v11（目标检测）以及 Mask RCNN/YOLOSeg（实例分割）的实际项目经验。
4、熟悉 Linux 系统环境，具备 Shell 脚本编写能力，能够完成边缘设备的系统配置、服务部署与问题调试。
5、精通 OpenCV 图像处理流程，了解传统视觉方法（如 SIFT、ORB）在算力受限场景下的应用与调优。
6、掌握主流模型压缩技术：包括量化（INT8/FP16）、剪枝与知识蒸馏，可实现模型体积压缩超过 50% 且精度下降控制在 3% 以内；
7、熟悉 ONNX 格式转换及 TensorRT/OpenVINO 部署流程，拥有在边缘端设备上完成模型部署与性能调优的实际经验。
2、熟练掌握 Python（用于数据处理与模型快速验证）和 C++（用于算法工程化与高性能模块开发），熟悉 CMake、Makefile 工程构建工具，具备独立编写可复用、可维护算法代码的能力。
3、熟悉 PyTorch/TensorFlow 深度学习框架，有 YOLO v5/v8/v9/v11（目标检测）以及 Mask RCNN/YOLOSeg（实例分割）的实际项目经验。
4、熟悉 Linux 系统环境，具备 Shell 脚本编写能力，能够完成边缘设备的系统配置、服务部署与问题调试。
5、精通 OpenCV 图像处理流程，了解传统视觉方法（如 SIFT、ORB）在算力受限场景下的应用与调优。
6、掌握主流模型压缩技术：包括量化（INT8/FP16）、剪枝与知识蒸馏，可实现模型体积压缩超过 50% 且精度下降控制在 3% 以内；
7、熟悉 ONNX 格式转换及 TensorRT/OpenVINO 部署流程，拥有在边缘端设备上完成模型部署与性能调优的实际经验。
2026-06-27 15:08
IP属地：山东济南
职位福利
本科3-5年图像识别产品PythonC++
拓锶（山东）信息科技有限公司
未融资 · 20-99人
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