图像算法工程师的主要职责
图像算法工程师的主要职责 篇1
职责：
1、 开发工业视觉检测产品：通过公司自己开发的人工智能技术、数字图形处理、机器视觉等核心技术软件，实现对固体废弃物的识别，分选;
2、 开发和搭建整套的工业视觉检测系统：搭建和集成上述核心技术的平台，实现工业光学相机、光源、AI核心软件、其他硬件系统的完整系统方案;
3、 基于上述系统，针对特定工业需求场景、针对生产线的实际要求，实现对检测算法的跟踪、调优，跟其他产品和算法团队配合，实现对整套产品系统的优化与完善。
任职要求：
1、硕士以上学历，博士学历优先;
2、在计算机视觉、数字图像处理、深度学习等方面有丰富的研发与技术经验;
3、熟悉领域的最新研究成果，公开数据集，和相关的开源系统;
4、熟悉Python、C++等至少一门语言，使用过Theano，Caffe，Torch，TensorFlow等开源深度学习框架;
5、有很强的自学能力和独立思考能力，对深度学习、计算机视觉等技术创新与应用充满激情;
6、具备良好的团队合作精神。
图像算法工程师的主要职责 篇2
职责：
1、根据产品需求，研究、开发和优化智能视频分析算法;
2、负责对现有算法进行分析和改进;
3、跟踪智能视频监控的前沿技术;
4、能做技术指导和部门管理工作。
岗位要求：
1、硕士及以上学历，计算机、模式识别、应用数学、电子信息等相关专业;
2、具有三年以上的视频分析算法的研发经验，或者19年硕士应届生;
3、熟悉图像处理、机器视觉基本算法，有运动目标(包括行人、车辆、通用目标等)检测和跟踪、背景建模、物品分类等项目开发经验者优先;
4、有深度学习相关经验者优先;
5、熟练掌握C/C++，有良好的编程功底。
图像算法工程师的主要职责 篇3
职责：
1.负责计算机视觉、深度学习相关的技术系统与产品的研发工作
2.负责算法计算性能优化，并推动其上线应用
3.图像语义分割、目标检测、图像分类、图像增强、自动标注、视频分析等
任职要求：
1. 硕士及以上学历，图像处理、计算机视觉、模式识别相关专业研究方向。
2. 熟练至少一种深度学习工具，例如TensorFlow、Keras、PyTorch、Mxnet等
3. 在图像识别、目标检测、语义分割等图像处理任一方向上有所研究
4. 有2年以上图像处理和增强方面的独立研发能力及项目经验者优先;
5. 熟悉当前流行的计算机视觉与模式分类理论以及常用的统计和学习方法者优先：
6. 熟悉常用特征提取方法：Haar、Gabor、LBP、SIFT、HOG者优先
图像算法工程师的主要职责 篇4
职责：
1.开发缺陷检测和分类的各种算法，从定义要求指标、建立理论模型、设计软件结构、编程，到调试、优化算法、评估效果;
2.开发基于机器学习和深度学习的图像处理算法;
3.具有良好的独立工作能力;
4.具有良好的技术英语阅读和书面表达能力。
专业技能要求：
1.计算机、数学或图像处理相关专业，研究方向为信号处理、图像处理、模式识别、机器视觉，985院校硕士及以上学历;
2.扎实的数学和编程功底，熟悉常用的机器学习和深度学习算法架构的搭建和模型的训练和优化;
3.具有缺陷检测和分类算法开发经验;
4.熟练掌握C/C++、Matlab、OpenCV、SSE、intel IPP等手段和技术;
5.熟悉Object-oriented设计、数据结构、版本管理及软件开发流程;
6.具备较强的技术分析能力和创新意识，善于发现问题并解决问题;
7.具备良好的技术英语阅读和书面表达能力;
8.具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够独立、按时完成任务;严谨负责、善于学习;有良好沟通技能、并能承受一定的压力;
图像算法工程师的主要职责 篇5
职责：
1、负责自然场景下的文字识别算法的维护与优化;
2、负责深度学习算法研究、实现和优化;
3、负责产品落地时与部门开发人员的对接，涉及算法优化、平台移植等工作;
4、负责模型训练与效果评估;
5、负责算法跨平台间的移植等;
任职要求：
1、计算机、电子、通信类专业本科以上学历，熟练掌握Python和OpenCV，熟悉C/C++ 编程，熟悉常规的优化算法;
2、有图像处理开发经验，具有图像处理、机器学习理论基础;熟悉常见的目标检测、分割算法;至少掌握图像识别技术一种算法;
3、了解深度学习的进展，了解Caffe、Tensorflow、Torch、Theano、MxNet、CNTK等至少一种深度学习框架;
4、具有良好工程实现和调优能力;
5、热爱学习，愿意追逐前沿知识。