钉钉钉钉-边缘视觉AI算法工程-杭州

任职要求

必须具备：
● 学历背景：计算机、人工智能、模式识别、自动化等相关专业硕士及以上学历。
● 经验要求：3年以上计算机视觉或AI工程化相关经验，至少主导过2个以上视觉AI项目从算法到上线的完整落地过程， 有真实边缘端视频 AI 项目落地经验，而非仅在服务器或离线环境验证算法
● 技术能力：

    ○ 扎实的计算机视觉与深度学习基础，理解主流视觉模型的原理及其工程实践
    ○ 熟悉至少一套完整的视觉 AI 工程技术栈（如 PyTorch + TensorRT / OpenVINO 等）
    ○ 端侧轻量级视觉模型的训练、微调、蒸馏和部署，特别是视觉大模型如…

工作职责

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、智慧餐饮、明厨亮灶、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，你将参与视觉AI系统的研发与优化，特别是边缘端视频AI服务的全链路技术实现。具体职责包括：
1. 边缘端视觉模型开发
    ○ 负责面向边缘算力受限环境的视觉算法设计与实现，包括目标检测、识别、跟踪、行为分析等任务
    ○ 能根据业务场景（如高位摄像头、远端小目标、低光/遮挡等）设计合理的模型结构与任务拆分方案
    ○ 熟悉模型精度与算力、延迟、功耗之间的权衡，能够在业务约束下做出工程取舍
    ○ 参与模型训练数据方案设计，包括数据采样、增强策略、场景覆盖与泛化评估
2. 边缘端部署与优化
    ○ 负责视觉模型在边缘设备上的部署，包括但不限于 ONNX / TensorRT / OpenVINO / TFLite 等推理框架
    ○ 针对边缘端场景进行模型优化，如量化（INT8/INT4）、裁剪、蒸馏、Batch/流水线优化
    ○ 能结合实际硬件（x86 / ARM / GPU / NPU）进行性能调优，明确性能瓶颈来源（算子 / IO / 调度）
    ○ 对模型推理的 吞吐、P95/P99 延迟、资源占用 有明确认知，并能通过实验验证优化效果
3. 边缘端视频流处理
    ○ 负责边缘端视频流处理链路的设计与实现，包括解码、抽帧、预处理、推理、后处理等模块
    ○ 熟悉常见视频协议与格式（RTSP / HLS / RTMP / H.264 / H.265），能处理真实复杂视频流问题
    ○ 能设计稳定、可控的多路视频并发处理架构，合理处理丢帧、抖动、延迟累积等问题
    ○ 对“视频帧率 × 分辨率 × 并发路数”对系统资源的影响有清晰工程认知
4. 边缘端模型管理与云边协同
    ○ 参与或主导边缘端模型生命周期管理，包括模型加载、版本切换、回滚与异常处理
    ○ 实现或对接云端模型下发与更新机制，支持 灰度发布、版本兼容、断点恢复 等能力
    ○ 能在边缘端系统中处理模型升级过程中的不中断服务或可控中断问题
    ○ 具备云边协同思维，理解边缘端与云端在算力、带宽、可靠性上的职责划分