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1、熟悉主流深度学习算法，人脸识别，分类，检测，分割，图像水印，OCR(文字识别)，大模型（DeepSeek，Qwen3，ChatGLM等），多模态（Qwen3-VL等），AIGC，文本转3D，NLP，语音识别，语音合成，知识图谱；
2.熟练使用Opencv, Keras, TensorFlow, Pytorch, Paddlepaddle等开源框架，熟练使用Python, C++，CUDA实现相关算法；
3.熟练使用onnxruntime，TensorRT，OpenVINO，TVM，VLLM，TensorRT-LLM推理优化器、模型量化，具有实际算法加速部署经验（CUDA加速），如NVIDIA GPU或Jetson等平台模型部署经验；
4.具有较强的算法开发优化的能力，分析解决问题的能力，阅读分析领域论文，良好的论文复现能力，扎实的算法功底；
5.负责文本、图像、视频等多模态数据处理，数据质量检测，构建高质量的垂域数据样本；
6.负责算法评估，输出算法解决方案，特定场景（电力，矿山，钢铁等）模型微调训练，调优等。
项目一：HR招聘大模型
招聘人员发布岗位JD，BOSS推送简历，由于简历数量以及HR对于不同岗位JD无法准确理解，导致招聘推送简历查看耗时，但最终推送到部门简历质量却不高。
1.通过大模型对于岗位JD，简历CV进行相关技能要求抽取，再由bge-m3模型计算分数进行排序，针对得分较高者进行人工招呼，拿到候选人完整简历；
2.针对完整简历，通过构建评估大模型Qwen2-72B，对于简历从不同维度进行分析，将维度分析结果推送到业务部门，不同业务部门对不同维度赋予不同的权重，而后输出最终评价分数，进而通知进入面试环节
3.项目上线后节约HR线上打招呼时间约25%，简历推送质量提升约50%，后期针对大模型推理时间过长，通过tensorrt-llm推理加速，保证整体流程耗时大约5秒（原来大约1分钟），大大提高用户体验
项目二：车管所智能问答（含专利）（ASR + LLM + 流式TTS）
项目三：端侧语音识别
项目四：驾考作弊行为识别
项目五：多模态车管所驾驶人员照片审核
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