算法工程师（计算机视觉 / 图像识别方向）-J519932

一、岗位职责 1. 负责 AI 电子秤图像识别算法研发与落地，涵盖非标品（如水果、蔬菜、面点等）的图像分类、检测与优化； 2. 基于主流开源模型（CNN、ResNet、Transformer 等）进行训练、微调与模型优化，提升识别精度与稳定性； 3. 负责数据采集、清洗、标注与增强，构建高质量数据集，提升模型泛化能力； 4. 探索并优化算法在实际硬件上的运行性能（如推理速度、内存/算力消耗），确保在边缘端设备（如 Android 系统电子秤）上高效部署； 5. 与产品、硬件、前端团队协作，完成算法方案在真实场景的集成与迭代； 6. 持续跟踪计算机视觉与多模态领域前沿技术，并结合业务场景推动应用。 二、任职要求 1. 计算机视觉/人工智能/数学/电子工程等相关专业，硕士及以上学历； 2. 熟悉图像识别与深度学习算法（CNN、ResNet、Transformer 等），熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等框架； 3. 熟悉数据集构建、数据增强方法，具备从数据采集 → 训练 → 测试 → 部署的完整经验； 4. 有模型优化经验（如量化、蒸馏、剪枝等），能提升模型在边缘端设备上的性能； 5. 熟悉常用推理部署工具（如 ONNX、TensorRT 等），有 Android/嵌入式设备算法部署经验者优先； 6. 精通 Python，掌握基本的 C/C++ 能力者优先； 7. 具备独立推动项目从0到1的能力，逻辑清晰，有较强的沟通与跨团队协作能力。 三、加分项 1. 有商超零售、智能终端或 IoT 产品相关算法落地经验； 2. 在顶会（CVPR、ICCV、AAAI 等）发表过论文，或有开源项目贡献； 3. 熟悉强化学习（RLHF）、多模态模型或边缘 AI 相关方向。 四、我们能提供 1. 参与 AI新产品从0到1的研发落地，技术挑战与成长空间并存； 2. 完整的数据采集与测试场景支持，直面真实商超场景； 3. 扁平化的沟通氛围，欢迎尝试与落地新想法。