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        "requirements_text": "岗位职责：\n1. 负责计算机视觉相关算法的研发与优化，包括但不限于图像分类、目标检测、图像分割、OCR、缺陷检测等任务\n2. 针对实际业务场景，设计并实现 传统视觉算法、机器学习与深度学习相结合的视觉解决方案\n3. 运用经典视觉算法（特征提取、模板匹配、形态学处理、边缘检测等）解决工业或业务场景中的实际问题\n4. 基于开源视觉⼤模型进⾏ 微调、适配与应⽤落地，提升模型在具体场景中的效果与泛化能力\n5. 负责模型的 训练、调优、压缩与部署，确保算法在服务器或边缘设备中的高效运⾏\n6. 优化模型 推理性能与资源消耗，提升视觉系统在实际生产环境中的稳定性与效率\n7. 构建和维护视觉数据处理流水线，包括数据采集、标注、清洗、增强等环节\n8. 跟踪计算机视觉与视觉大模型领域技术发展，持续优化现有算法方案并推动技术升级\n任职要求：\n1. 计算机科学、电子工程、自动化、数学等相关专业本科及以上学历\n2. 3年以上计算机视觉算法开发经验\n3. 扎实的数学基础，熟悉线性代数、概率统计、最优化理论\n4. 精通OpenCV，熟悉传统图像处理算法（滤波、形态学、轮廓检测、Hough变换、特征匹配等）\n5. 熟悉经典机器学习算法（SVM、随机森林、KNN、聚类等）及其在视觉任务中的应用\n6. 熟练掌握Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，有视觉大模型微调经验优先\n7. 有目标检测（YOLO系列、SSD等）、图像分割（U-Net等）、OCR等项目经验\n8. 有模型部署经验（ONNX、TensorRT、OpenVINO等）者优先\n9. 具备良好的问题定位和调试能力，能独立完成从算法设计到工程落地的全流程\n加分项：\n1. 有开源视觉大模型（Vision Foundation Model / 多模态模型）的 微调与应用经验\n2. 熟悉 视觉大模型推理优化与部署，如模型量化、蒸馏或加速推理\n3. 有 工业视觉、智能制造、质检检测等场景经验\n4. 熟悉 GPU推理优化或边缘设备部署（如 NVIDIA Jetson 等平台）\n5. 参与过视觉算法相关 开源项目或论文发表",
        "skills": [AI生成
            "计算机视觉",
            "OpenCV",
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            "C++",
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