【27届校招】算法工程师（视觉多模态方向）

负责视觉及多模态算法（图像/文本/视频融合等）的研发、优化与落地，覆盖模型设计、训练、调优、部署全链路，聚焦业务场景中的核心技术难题解决，推动算法从原型到产品的工业化落地。

基于C++完成算法工程化实现，包括算法模块开发、性能优化、单元测试及跨平台适配，保障算法在实际部署场景中的高效、稳定运行，编写规范的技术文档与测试报告。

负责深度学习模型的轻量化优化，熟练运用量化（PTQ/QAT）、剪枝、知识蒸馏、稀疏化等技术，针对不同硬件平台（云端/边缘端）优化模型性能与推理效率，解决模型部署中的精度与速度瓶颈问题。

跟踪视觉与多模态领域前沿技术，开展技术调研与预研，结合业务需求进行技术选型与创新，推动算法性能持续迭代升级，提升产品核心竞争力。

对接产品、工程等跨团队，梳理业务需求，输出算法解决方案，参与算法相关的技术评审、问题排查，保障项目按时交付与落地。

本科及以上学历

熟悉计算机视觉核心算法（目标检测、图像分类、分割、图像增强等），精通多模态融合技术（文本-图像/视频-图像匹配、跨模态检索等），有CLIP、LLaVA、InternVL等主流多模态模型实战经验者优先。

具备扎实的C++编程功底，熟悉Linux环境下的算法开发，掌握数据结构、多线程、并行计算等相关知识，有丰富的算法工程化落地经验，能独立完成算法的C++实现与优化。

精通模型量化、剪枝、知识蒸馏等轻量化技术，熟悉至少一种推理引擎（TensorRT、ONNX Runtime、NCNN、TVM等），具备模型在云端/边缘端部署、性能调优的实战经验，能独立解决部署过程中的技术问题。

具备较强的问题分析、攻坚能力与自我驱动能力，逻辑思维清晰，，能快速跟进业界前沿技术并落地应用。

具备良好的团队协作与跨部门沟通能力，责任心强，有规范的代码编写习惯，能承受一定的业务压力，有相关算法竞赛获奖或顶会论文发表者优先。

加分项：有车载芯片、嵌入式SOC平台部署经验，或大模型端侧优化、工业场景多模态落地经验者优先。