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1.緊密貼近客戶，基于不同煤礦需求的多樣性，對人工智能框架，AI識別算法進(jìn)行技術(shù)路線規(guī)劃及客制化方案制定； 2.針對智能化礦山項(xiàng)目的業(yè)務(wù)需求，調(diào)研學(xué)術(shù)前沿AI視頻流，圖像，語音識別技術(shù)現(xiàn)狀; 3.綜合負(fù)責(zé)智能化礦山項(xiàng)目進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新，自主規(guī)劃技術(shù)路線，對新技術(shù)方案提供可行性分析； 4.負(fù)責(zé)視頻、圖像、語音等場景AI系統(tǒng)后端架構(gòu)設(shè)計(jì)； 5.負(fù)責(zé)視頻流的AI圖像預(yù)處理、檢測、識別相關(guān)算法與應(yīng)用的研究與開發(fā)； 6.在PC端，移動(dòng)平臺部署深度學(xué)習(xí)算法，完成視頻流的目標(biāo)物識別、跟蹤、分割工作； 7.負(fù)責(zé)技術(shù)攻堅(jiān)和性能優(yōu)化；

1.計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)，數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，通信工程專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，參與過模式識別，圖像識別，語音識別，自然語言等相關(guān)學(xué)術(shù)研究項(xiàng)目；
2.主導(dǎo)或參與過圖像識別，語音識別等人工智能技術(shù)相關(guān)項(xiàng)目，具備3年及以上項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
3.熟悉Tensorflow，Caffe，PyTorch等人工智能算法開發(fā)平臺，熟練掌握至少一種Deep Learning框架，對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練大規(guī)模數(shù)據(jù)處理有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
4.熟悉CUDA、OpenCV開發(fā)，熟悉大規(guī)模并行計(jì)算的基本原理；
5.參與過AI工業(yè)視頻項(xiàng)目，或具備類似項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者為佳；
6.有在嵌入式平臺（TX2、FPGA）部署過深度學(xué)習(xí)算法為佳。