视觉算法工程师

1. 视觉算法开发：负责图像采集、鱼眼畸变校正、预处理与 ROI 标定；基于 YOLO 等目标检测框架开发产品检测与 SKU 身份识别算法；构建「拿起/放下」状态机（融合产品位移、检测置信度、手部重叠率），覆盖多用户、晃动、快速连续切换等复杂场景。

2. 端侧部署优化：在 RK3576/RK3588 上完成模型量化、算子适配与 NPU 推理，保障拿起识别 300ms 内响应、视频帧率 ≥20fps。

3. Android 集成：在 Android 系统（Java/Kotlin + C++/NDK/JNI）完成算法模块集成封装，与播放控制、内容缓存、TEM 系统对接，打通「拿起即播」端到端链路。

4. 数据与迭代：负责数据采集、标注、训练与模型迭代，支持展陈更新后的快速标定与模型热加载。

5. 合规与稳定：实现视频流仅驻留 RAM、推理后即时擦除（零存储、零外传），保障设备长期稳定运行

1. 本科及以上学历，计算机、电子、自动化、图像处理等相关专业；

2. 两年以上计算机视觉 / 边缘 AI 开发经验；

3. 熟悉目标检测、图像分类，熟练使用 YOLO 等检测框架及 PyTorch / TensorFlow；

4. 熟悉 OpenCV，了解鱼眼畸变校正；熟悉 Android 开发（Java/Kotlin、C++/NDK/JNI）；

5. 熟悉至少一种端侧推理框架（RKNN / NCNN / MNN / TFLite），有 RK 系列（RK3576/RK3588）或同类 NPU 平台部署经验。

三、加分项

- 有零售门店 / 智能硬件 / 边缘 AI 产品从 0 到 1 落地经验；

- 熟悉动作识别、目标跟踪（MOT）、时序状态机建模；

- 了解嵌入式 Linux / Android 系统裁剪、Camera HAL 等底层开发；

- 熟悉 NVR / IPC / ONVIF / RTSP 等摄像头接入协议；

- 有多摄像头协同、多用户交互场景开发经验；

- 理解 GDPR 数据隐私合规及边缘端「零数据留存」架构