AI应用工程师-2027

1、算法研发与优化：负责低空目标检测、跟踪、分类算法研发；针对小目标、快速移动目标及复杂背景优化检测模型，提升召回率与准确率；开发多传感器（可见光、红外、雷达、无线电频谱）数据融合算法，实现多维度的目标态势感知。 2、边缘端部署与加速：负责 AI 模型在嵌入式设备上的移植、量化剪枝与推理加速；优化算法，确保在实时反制场景下满足需求。 3、场景适配与数据闭环：构建专用数据集，设计自动化数据标注与清洗流程；针对极端天气条件进行模型鲁棒性训练与调优；利用现网回传数据进行分析，持续迭代模型版本。

1. 教育背景：计算机、人工智能、自动化、电子信息、数学或相关专业，硕士及以上学历。
2. 专业技能：深度学习框架，精通 PyTorch、TensorFlow 或 PaddlePaddle 中至少一种，熟悉主流检测/跟踪架构（如 YOLO 系列、Faster R-CNN、DeepSORT、ByteTrack、ViT 等）；工程落地能力：熟练掌握 C++/Python 编程，熟悉 TensorRT、OpenVINO、TNN、MNN 等推理加速引擎，有实际的模型量化（INT8/FP16）经验，熟悉 Linux 开发环境，具备 CUDA 编程优化经验者优先。
3. 软性素质：具备极强的问题解决能力，能适应外场测试；对新技术敏感，具备良好的团队协作能力和文档撰写习惯。