岗位职责：
1. 负责基于YOLOv系列算法的计算机视觉项目的开发与优化，包括目标检测、图像分类等任务。
2. 深入研究和实现神经网络模型，优化模型性能，提升推理速度和准确性。
3. 参与人脸识别系统的开发，包括人脸检测、特征提取、识别算法的实现与优化。
4. 探索和应用大模型技术，结合C++进行高效的模型部署和推理。
5. 与团队合作，完成相关项目的开发任务，包括需求分析、设计、编码、测试和文档撰写。
6. 持续关注人工智能领域的最新技术动态，推动技术创新和应用落地。
任职要求：
1. 教育背景：
- 计算机科学、人工智能、电子工程或相关专业本科及以上学历。
2. 技术技能：
- C++开发能力：
- 精通C++语言，具备5年以上C++开发经验，熟悉STL、Boost等常用库。
- 熟练掌握多线程编程、内存管理、性能优化等技术。
- 熟悉Linux/Windows开发环境，熟练使用Visual Studio、GCC等开发工具。
- 深度学习与神经网络：
- 熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），能够独立设计和实现神经网络模型。
- 熟练掌握卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等常见架构，了解Transformer架构。
- 熟悉YOLOv系列算法（如YOLOv5、YOLOv8，yolov10），有实际项目经验者优先。
- 人脸识别技术：
- 熟悉人脸识别的全流程，包括人脸检测、特征提取、识别算法等。
- 有使用OpenCV、Dlib等计算机视觉库的经验。
- 了解人脸识别中的关键技术和优化方法，如活体检测、特征融合等。
- 大模型应用：
- 了解大模型的基本原理和应用场景。
- 有大模型微调、部署或推理优化经验者优先。
- 其他技能：
- 熟悉CUDA编程和GPU加速技术者优先。
- 熟悉CMake、Git等工具，具备良好的代码管理能力。
3. 项目经验：
- 具备至少2个以上基于深度学习的项目开发经验，有计算机视觉或自然语言处理相关项目者优先。
- 有在实际产品中应用YOLOv算法或人脸识别技术的经验者优先。
4. 综合素质：
- 具备良好的逻辑思维能力和问题解决能力，能够独立分析和解决技术难题。
- 具有较强的学习能力，能够快速掌握新技术和新工具。
- 具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够与不同背景的人员协作。
- 英语四级及以上，能够阅读和理解英文技术文档。
加分项：
- 在人工智能领域有相关论文发表或专利申请。
- 参与过开源项目，有GitHub项目经验者优先。
- 熟悉嵌入式系统开发，有在边缘设备上部署深度学习模型的经验。