AI测试工程师（视觉算法测试）

岗位职责： 1、负责视觉算法模型全流程测评工作，涵盖图像分类、目标检测、图像分割、OCR、人脸识别、视频分析等各类视觉模型，完成模型功能、精度、性能、鲁棒性、兼容性、安全性等全方位测试验证。 2、搭建和维护视觉算法测评数据集，负责数据筛选、清洗、标注核验、扩充与迭代优化，保障测评数据的准确性、多样性和完整性，适配不同业务场景测评需求。 3、设计标准化、可复用的视觉算法测评方案、测试用例和测评流程，针对模型迭代版本开展回归测试、对比测试，精准定位模型缺陷、精度偏差、漏检误检、极端场景失效等问题。 4、负责模型性能测评，包括推理速度、显存占用、算力消耗、设备适配性等指标测试，支持PC、嵌入式、端侧设备等多平台模型落地适配测评。 5、跟踪模型迭代全过程，输出专业的测评报告、问题清单和优化建议，联动算法研发、产品、工程落地团队推进问题闭环，助力视觉模型效果持续优化。 6、沉淀视觉算法测评方法论、工具脚本、测评标准，搭建自动化测评体系，提升团队测评效率与标准化程度，优化测评流程。 任职要求： 1、本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、电子信息、自动化等相关专业，3及以上年视觉算法模型测评相关工作经验。 2、熟悉计算机视觉基础理论，了解主流视觉算法原理，掌握目标检测、分割、分类、特征提取等常见模型的核心评估指标（mAP、Precision、Recall、IOU、FPS等）。 3、熟练使用Python编程语言，掌握OpenCV、PIL、NumPy等图像处理工具库，具备独立编写测评脚本、自动化测试代码的能力。 4、熟悉主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow任选其一），能够独立完成模型推理、批量测试、结果统计分析等工作。 5、具备数据集搭建、清洗、核验经验，了解视觉数据常见问题及极端场景（暗光、逆光、遮挡、模糊、畸变等）测评要点。 6、具备良好的问题分析能力、逻辑思维能力，能够精准定位算法模型问题，输出清晰的测评结论和优化建议，沟通高效、责任心强。 7、有端侧模型测评、算法自动化测评平台搭建、AI项目落地测评经验者优先。