职位概述：我们正在寻找一位经验丰富、充满激情的视觉算法工程师，加入我们的核心研发团队。您将负责设计、开发和优化应用于文档图像处理和视频识别分析场景的先进算法，解决实际业务挑战，推动技术创新并实现产品落地。主要方向包括但不限于单证文字识别与信息抽取、视频图像检测，如车辆检测，人类行为识别，烟火检测等。工作职责：1、文档图像处理与OCR：负责单证、票据等图像的预处理、版面分析、文字识别（OCR）及关键信息抽取算法的研发、优化与迭代。针对特定类型的单证，能够独立或与团队协作，完成从算法设计、模型训练到部署实施的端到端识别抽取解决方案。持续跟进OCR及相关领域（如Layout Analysis, Table Recognition, Information Extr****）的前沿技术，以及多模态视觉大模型的应用，提升识别准确率和抽取效率。2、视频图像分析与检测识别：负责视频监控场景下的目标检测算法研发，特别是车辆检测与识别。研发和优化人类行为识别算法，应用于异常行为检测、特定动作分析等场景。研发和优化特定事件检测算法，如烟火、人群聚集等检测。探索和应用目标跟踪、视频分割、视频理解等相关技术。3、算法研发与工程化：进行深度学习模型的选型、训练、评估与调优，确保持续提升算法性能和鲁棒性。负责算法模型的轻量化、性能优化及工程化部署，与工程团队紧密合作，确保算法在实际业务系统中的高效稳定运行。参与相关数据的采集、标注、清洗与管理工作。任职要求：学历与专业： 计算机科学、人工智能、模式识别、电子工程、数学或相关专业本科及以上学历。理论基础： 具备扎实的计算机视觉、机器学习、深度学习理论基础。编程能力： 精通 Python 编程语言，熟练掌握至少一种主流深度学习框架（如 TensorFlow, PyTorch, PaddlePaddle 等）。核心经验（满足以下至少一项）：OCR/文档处理方向： 具备扎实的OCR项目经验，熟悉文字检测、文字识别、版面分析、关键信息抽取（KIE）等至少一个环节的核心算法和技术流程。有实际单证识别项目落地经验者优先。视频分析方向： 具备丰富的视频/图像处理项目经验，在目标检测（如YOLO, Faster R-CNN, SSD等）、目标跟踪、行为识别、图像分割等领域有深入研究和实践经验。熟悉车辆检测、人类行为检测、特定事件检测（如烟火）算法者优先。综合能力：具备良好的分析和解决问题的能力，能够独立思考并承担研发任务。具备良好的数据分析能力和模型调优经验。拥有良好的沟通能力和团队合作精神，能够跨团队协作。对技术充满热情，具备快速学习能力和强烈的责任心。加分项：对特定行业（如贸易、物流、金融、制造）的业务场景有一定了解者优先。