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主要職責：
1.利用傳統方法或深度學習等對軌道交通周界以及站內等背景復雜、干擾嚴重的場景進行目標/異物檢測、分割、跟蹤行為分析、趨勢預測、圖像質量診斷、雷視結合多模態檢測等任務的研究和實現；
2.和其他團隊成員配合，對模型進行部署和后期的升級維護；
3.能夠針對實際項目的特定需求和工程實際性價比，獨立提出較為合理的解決方案；
4.跟蹤調研模式識別算法領域的成熟與前沿的理論技術和工程實施技巧，不斷嘗試與優化算法的性能；
5.基于上述研究內容，撰寫發明專利和學術論文，并參與相關項目的申報和評獎。
任職條件：
1.本科及以上學歷，數學、計算機、電子、微電子、自控、通信、導航、光學、電磁場等相關理工類專業；
2.熟悉模式識別領域的機器學習、深度學習等相關算法的原理和訓練優化方法，有計算視覺方向研究與實踐經驗；
3.熟悉至少一種以下深度學習網絡架構：CNN、RNN、LSTM、Transformer、GCN等；
4.熟悉python 、C/C 語言，有較強的程序開發能力；
5.熟悉至少一種以下深度學習框架：tensorflow、caffe、mxnet、PyTorch等；
6.優先考慮在人工智能算法世界大賽中獲獎者或發表高級別論文者，優先考慮在軌道交通或智慧城市等領域有人工智能算法工程實施經驗者。