职位序号：RS034

你是否是一位充满激情、积极进取的算法工程师，准备好构建下一代视觉智能？加入我们在 Alpsentek 的充满活力的团队，开发核心感知算法，为我们先进的图像传感器解决方案提供动力！我们在这家快节奏的科技初创公司中，为你提供一个令人兴奋且具有高影响力的职位。

工作职责

1.算法研究与开发： 参与核心视觉感知任务的算法研究与开发，包括但不限于：目标检测、图像分割、人体关键点识别、行为识别、属性分析以及多模态推理。0

2.前沿技术追踪： 追踪并实现前沿的视觉算法（例如 YOLOv8, RT-DETR, Segment Anything (SAM),

3.数据与评估系统： 协助构建感知算法数据集和评估框架，包括数据清洗、标注流程以及模型精度评估（如 mAP、召回率、混淆矩阵等）。

4.部署与优化： 与工程团队合作，完成算法在嵌入式平台或云端的部署、调试和性能优化。

5.建模探索： 参与跨模态任务的建模与探索，以支持构建统一的多任务感知系统。

资格与要求

1.教育背景： 计算机科学、人工智能、电子信息工程、自动化或相关紧密领域的硕士及以上学历。

2.基础知识： 扎实理解计算机视觉基础任务，如目标检测、图像分类、分割和人体姿态估计。

3.模型掌握： 了解常见的视觉模型（如 YOLO, Faster R-CNN, DETR系列, SAM, CLIP），并对其架构和应用场景有清晰的认识。

4.评估与泛化： 熟悉多任务/多标签学习、零样本/少样本泛化，以及关键的视觉系统评估指标（如 mAP, 精确率, 召回率）。

5.编程技能： 出色的 Python 编程能力，熟练使用 PyTorch 或 TensorFlow 框架。

6.驱动力： 对探索前沿计算机视觉和多模态 AI 技术有浓厚的兴趣和强烈的意愿。

7.软技能： 具备积极主动的学习态度、强大的技术沟通能力和协作精神。

优先资格

1.有参与开源项目、GitHub Demos 或竞赛项目（如 CVPR Workshop, Kaggle）的经验。

1.有使用或研究 VLM 系列模型的经验，例如 Segment Anything, Grounding DINO, Qwen-VL, LLaVA 或 GPT-4V。

2.有参与开源项目、GitHub Demos 或竞赛项目（如 CVPR Workshop, Kaggle）的经验。

3.有使用或研究 VLM 系列模型的经验，例如 Segment Anything, Grounding DINO, Qwen-VL, LLaVA 或 GPT-4V。

4.熟悉视觉感知模型的边缘端部署解决方案（如 ONNX, TensorRT, RKNN）。

5.在顶级会议（如 CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML, ICLR）上有发表（第一作者/共同一作/已投稿）的论文。

我们提供

1.有价值的工作： 有机会从事与实际业务场景相结合的感知系统研发工作。

2.深度协作： 与领先的产品、平台工程和算法研究团队进行深入的跨职能协作。

3.深度协作： 与领先的产品、平台工程和算法研究团队进行深入的跨职能协作。

4.团队氛围： 动态、年轻且高效的研发氛围。

必备条件

瑞士/欧盟公民身份或有效的瑞士居留许可如需了解更多信息，请通过 talent@alpsentek.com 联系我们。