1、负责计算机视觉算法设计、研发与迭代，面向车载场景开展目标检测、图像分类、关键点检测、语义分割、行为识别等算法研究与落地（DMS 驾驶员监测、OMS 乘员感知、车内物体识别等）； 2、调研、复现前沿视觉算法，基于 CNN、Transformer 视觉模型开展模型训练、微调、消融实验，持续提升模型精度、鲁棒性，解决光照变化、遮挡、姿态多变、复杂车内环境等痛点问题； 3、参与视觉数据集规划、标注规范制定、数据清洗、数据增强、样本均衡等工作，构建业务场景训练数据集；设计评测方案，量化模型指标（mAP、F1、召回率、误检 / 漏检率等）； 4、输出完整算法方案、技术文档；配合后端、嵌入式工程团队完成模型导出、量化压缩，协同完成端侧适配与效果验证。

1、硕士研究生及以上学历，计算机、人工智能、自动化、电子信息、模式识别等相关专业； 2、拥有扎实的机器学习、深度学习理论基础，精通卷积神经网络、损失函数、优化器、正则化等基础原理；熟悉 Transformer、SAM、YOLO 系列主流视觉模型优先； 3、熟练使用 Python，熟练使用PyTorch / TensorFlow开展算法实验；熟悉 OpenCV 图像处理。