崗位職責：
1、算法開發與實現： 負責目標檢測、識別與跟蹤算法的設計、實現及調試，精通并應用 YOLO 系列等相關深度學習模型。
2、性能極致優化： 主導計算機視覺算法（使用 OpenCV 等庫）在嵌入式平臺（RK3588, Orin等）上的）上的移植與深度優化，充分利用NPU/GPU進行硬件加速。
3、模型轉換與部署： 熟練使用相關工具鏈（如 RKNN Toolkit, TensorRT）完成模型的訓練、量化、剪枝、轉換與部署，平衡精度與性能。
4、系統集成與測試： 協同軟件、硬件團隊，完成整個視覺系統的集成、聯調與測試，解決實際問題。
5、技術預技術預研與創新： 跟蹤業界最新的圖像處理與目標跟蹤技術趨勢，并將其應用于產品改進和創新中。
任職要求：
1、碩士及以上學歷，計算機、電子工程、自動化、數學等相關專業；擁有2年以上嵌入式視覺或AI算法部署的實際項目經驗。
2、 精通 C/C++，熟練掌握 Python，具備良好的代碼風格和調試能力。
3、 扎實的圖像處理和計算機視覺基礎，精通 OpenCV 的開發與應用。
4、深入理解卷積神經網絡（CNN），擁有基于 YOLOv5/v6/v7/v8 等單階段目標檢測模型的實戰經驗。
5、至少熟悉以下一種平臺及其開發環境：瑞芯微 Rockchip 系列（如 RK3568/RK3588），有），有RKNN工具鏈使用經驗者優先；英偉達 NVIDIA達 NVIDIA Jetson 系列（如 Jetson Orin NX/Xavier），有TensorRT和CUDA編程經驗者優先。
6、模型部署： 了解模型壓縮、量化（INT8/FP16）等加速技術，并有實際部署經驗。
7、具備以下經驗者優先：
有其他目標跟蹤算法（如SORT、DeepSORT、ByteTrack等）的實際應用經驗。熟悉多熟悉多線程編程、內存優化、流水線優化等嵌入式性能調優技巧。有相機驅動、圖像傳感器調試或視頻編解碼（H.264/H.265）相關經驗。在GitHub上有相關的個人開源項目或在Kaggle等競賽中取得過優異成績。