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主要職責(zé)：
1.利用傳統(tǒng)方法或深度學(xué)習(xí)等對軌道交通周界以及站內(nèi)等背景復(fù)雜、干擾嚴(yán)重的場景進(jìn)行目標(biāo)/異物檢測、分割、跟蹤行為分析、趨勢預(yù)測、圖像質(zhì)量診斷、雷視結(jié)合多模態(tài)檢測等任務(wù)的研究和實現(xiàn)；
2.和其他團(tuán)隊成員配合，對模型進(jìn)行部署和后期的升級維護(hù)；
3.能夠針對實際項目的特定需求和工程實際性價比，獨立提出較為合理的解決方案；
4.跟蹤調(diào)研模式識別算法領(lǐng)域的成熟與前沿的理論技術(shù)和工程實施技巧，不斷嘗試與優(yōu)化算法的性能；
5.基于上述研究內(nèi)容，撰寫發(fā)明專利和學(xué)術(shù)論文，并參與相關(guān)項目的申報和評獎。
任職條件：
1.本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、計算機(jī)、電子、微電子、自控、通信、導(dǎo)航、光學(xué)、電磁場等相關(guān)理工類專業(yè)；
2.熟悉模式識別領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)算法的原理和訓(xùn)練優(yōu)化方法，有計算視覺方向研究與實踐經(jīng)驗；
3.熟悉至少一種以下深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：CNN、RNN、LSTM、Transformer、GCN等；
4.熟悉python 、C/C 語言，有較強(qiáng)的程序開發(fā)能力；
5.熟悉至少一種以下深度學(xué)習(xí)框架：tensorflow、caffe、mxnet、PyTorch等；
6.優(yōu)先考慮在人工智能算法世界大賽中獲獎?wù)呋虬l(fā)表高級別論文者，優(yōu)先考慮在軌道交通或智慧城市等領(lǐng)域有人工智能算法工程實施經(jīng)驗者。