盒马盒马-视觉算法工程师-杭州

1、负责分拨场景下单件分离、自动供件、降错分等视觉算法研发与优化； 2、负责自研视觉算法在智能相机/OEM 硬件平台上的嵌入与性能优化； 3、建立视觉算法标准模块，支持多项目复用与快速部署； 4、搭建数据采集、标注、训练、评测、上线的闭环体系； 5、与机械、电气、控制、软件团队协同，推进视觉方案工程化落地。

1、负责支付宝直播/短视频/小程序/社区等场景内容安全和内容理解相关视觉算法开发和优化； 2、基于MLLM构建与防控规则对齐的风险/质量/正向识别能力，解决内容场景中的内容识别/理解问题； 3、关注CV及多模态任务前沿技术和发展动态，以创新的技术视角解决内容安全场景的变种对抗、隐晦风险等问题。

1.负责面向人机交互场景的视觉感知算法研发，包括但不限于：眼动跟踪、眼部分析、虹膜识别、手势识别等； 2.设计并实现高精度、低延迟、鲁棒性强的实时视觉交互算法，适配嵌入式设备或移动端部署； 3.参与多模交互（眼动、手势、语音、头动）系统的设计与搭建； 4.构建高质量数据集，设计评估指标，持续提升算法性能； 5.跟踪学术界与工业界最新进展，探索前沿技术在产品中的落地应用。

钉钉正在全面拥抱多模态AI，正在致力于将视觉大模型、边缘智能与实时视频分析深度融合，赋能智能零售、智慧工厂、智能交通等多个行业。我们拥有强大的工程化能力和创新研发氛围，期待志同道合的技术精英加入，共同推动视觉AI落地千行百业。 我们正在寻找在视觉AI领域具备真正工程化落地经验的技术人才，你将参与公司核心视觉AI系统的研发与优化，负责从算法设计、模型训练到高性能部署、大规模流式处理的全链路技术实现。具体职责包括： 1. 视觉大模型与算法开发 ○ 负责视觉大模型的后训练（Post-training）优化，包括微调、蒸馏、量化、剪枝等，提升模型在实际场景中的泛化能力与效率。 ○ 开发端侧视觉大模型，针对边缘设备进行轻量化设计与部署。 ○ 设计并实现传统CV算法（如目标检测、跟踪、姿态估计、图像增强等）与深度学习模型的融合方案。 ○ 构建视觉嵌入生成与特征提取模型，支持跨模态检索、相似性匹配等应用。 ○ 能根据实时性、性能、成本等多维约束，设计合理的算法组合与技术路线，实现最优落地效果。 ○ 在行业专家的指导下完成高质量的数据清洗和标注，建立多行业多场景的视觉AI评估框架 2. 高性能推理部署与优化 ○ 基于不同算法特性，选择并实施高并发、大吞吐的推理部署方案，熟练使用以下技术栈： ■ 推理框架：Triton Inference Server、ONNX Runtime、TensorRT ■ 部署平台：KServe + Triton / KServe + vLLM ○ 实现模型的动态批处理、自适应推理、低延迟响应，优化端到端服务性能。 ○ 负责模型格式转换、算子优化、硬件适配（GPU/TPU/NPU）及性能调优。 3. 分布式视频流处理系统构建是加分项 ○ 构建高可用、可扩展的分布式视频流处理 pipeline，支持多路视频流的实时接入与处理。 ○ 基于 Kafka + Flink 实现视频帧的流式消费、分发与状态管理。 ○ 完成视频数据的实时AI推理、结果聚合、元数据落盘，并与下游系统无缝集成。 ○ 保障系统在高负载下的稳定性、容错性与可监控性。 4. 跨团队协作与技术沉淀 ○ 与产品、业务、后端及硬件团队紧密协作，推动AI能力在真实业务场景中的落地。 ○ 输出技术文档、最佳实践，参与构建公司级AI工程化平台与工具链。