- 核心算法開發與優化：負責視頻結構化關鍵技術（如目標檢測、跟蹤、屬性識別、行為分析等）的C++工程化實現與性能優化，確保算法在復雜視頻流場景下的實時性與準確性。
- 多GPU平臺適配：基于英偉達（CUDA/TensorRT）、昇騰（CANN/AscendCL）等GPU/NPU計算平臺，完成算法的移植、適配與調優，解決不同算力平臺的兼容性、性能瓶頸問題（如顯存管理、計算流優化、算子加速）。
- 工程落地與迭代：參與視頻結構化系統（如智能攝像頭、邊緣計算盒子、服務器集群）的開發與聯調，配合產品團隊完成需求分析、方案設計及量產交付，推動技術在安防、交通等場景的落地。
- 技術預研與協作：跟蹤視覺算法與算力平臺前沿技術（如稀疏計算、模型量化、多模態融合），與算法團隊協作優化模型部署方案，提升系統整體能效比。
【任職要求】
- 本科及以上學歷，計算機、電子、數學、人工智能等相關專業，3年以上視頻/圖像算法工程化經驗, ；
- 精通C++編程（熟悉STL、多線程、內存管理），具備高效代碼優化能力（如通過性能分析工具定位瓶頸并優化）；
- 精通視覺檢測相關技術（如YOLO、Faster R-CNN、DETR等主流模型），熟悉視頻結構化（目標檢測、跟蹤、屬性提取）全流程工程實現；
- 有英偉達GPU適配經驗（熟悉CUDA編程、TensorRT模型優化），或昇騰NPU適配經驗（熟悉CANN工具鏈、AscendCL開發），至少掌握其中一類平臺的完整開發流程；
- 熟悉OpenCV、Eigen等視覺計算庫，了解視頻編解碼（H.264/H.265）、FFmpeg等工具的使用。
- 英語水平達到CET-4及以上，能熟練閱讀英文技術文檔