1. 负责计算机视觉算法的研发、优化与部署，包括但不限于目标检测、图像分类、目标跟踪、行为识别等； 2. 针对视频应用场景（如智能监控、视频内容分析、工业视觉检测等），设计并实现高效的算法解决方案； 3. 负责多模态大模型（VLM/LLM）在视频理解、视频内容描述、视觉问答等场景的研究与应用落地； 4. 负责算法模型的训练、调优、量化与压缩，包括大模型的微调（LoRA/P-Tuning等）、蒸馏及推理加速，满足端侧及服务端不同场景的性能要求； 5. 跟踪计算机视觉、多模态大模型及深度学习领域前沿技术，推动主流检测算法的升级迭代与大模型技术的工程化落地； 6. 参与算法与业务系统的集成联调，配合Java后端及产品团队完成端到端的算法能力交付； 7. 撰写算法设计文档、技术方案及专利，参与团队技术分享与代码评审。

1. 硕士及以上学历，计算机视觉、深度学习、自然语言处理、多模态学习等相关研究方向； 2. 熟悉YOLO系列等主流目标检测算法原理与实现，具备实际项目经验者优先； 3. 熟悉Transformer架构及主流大模型技术（如LLaMA/Qwen/Deepseek等），了解多模态大模型（VLM）原理，有大模型微调或应用开发经验者优先； 4. 精通Python编程，熟悉PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架； 5. 掌握图像处理基础理论，熟悉OpenCV等计算机视觉库； 6. 了解模型部署工具（如ONNX/TensorRT/NCNN/vLLM等），有端侧部署或大模型推理优化经验者优先； 7. 具备良好的英文文献阅读能力，能独立复现和改进前沿算法； 8. 有视频分析、多目标跟踪（MOT）、行为识别、视频内容理解等相关项目经验者优先； 9. 具备较强的逻辑思维能力和问题分析能力，善于沟通与团队协作。