【岗位职责】
一、负责小铁自助台球场景中核心AI功能的算法设计与实现，涵盖以下方向：
1.AI裁判系统：研发球台上的目标检测技术（如球体、球杆、球袋等）、击球路径追踪、进球判定及违规行为识别算法，实现自动化计分与规则判断；
2.AI教练系统：构建用户击球动作的姿态分析模型，开展技术动作评估（包括握杆方式、站位姿势、出杆角度等），并生成个性化训练建议算法，提供专业级指导服务；
3.AI精彩秀系统：开发比赛或练习过程中高光时刻（如远台进攻、技巧进球）的自动识别、视频片段截取及视觉特效合成算法，支持用户内容创作与社交分享。

二、基于YOLO系列模型（如YOLOv5/v7/v8）进行针对性优化与迭代，解决台球环境中光照变化、物体遮挡、动态干扰等问题，提升算法在实际场景中的检测准确率与响应速度；

三、承担算法模型的训练调参、性能优化、部署上线及运行监控工作，结合门店真实运营数据持续改进，确保功能在多门店大规模应用下的稳定性与可用性；

四、协同产品与工程技术团队，明确业务需求与技术指标，推动算法方案高效落地，并输出完整的技术文档与部署说明；

五、关注计算机视觉与目标检测领域的最新进展（如Transformer架构、轻量级网络设计等），探索前沿技术在台球智能化场景中的可行性与落地路径。

【任职要求】
1.统招本科及以上学历，计算机科学与技术、电子信息工程、数学与应用数学、人工智能等相关专业背景；
2.具备3年以上图像算法开发经验，至少主导或深度参与1个完整的YOLO项目（涉及目标检测、跟踪或姿态识别方向），有实体线下场景（如零售、体育运动、安防监控）算法落地经验者优先；
3.熟练掌握图像处理核心技术，包括图像预处理（去噪、增强、畸变校正）、特征提取、目标检测与追踪、人体姿态估计等，熟悉OpenCV、PIL等常用图像库；
4.熟悉主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备模型训练、调优、量化压缩（如TensorRT、ONNXRuntime）及实际工程部署能力；
5.具备较强的逻辑思维与问题解决能力，能独立应对复杂场景下的算法挑战（如提升实时性、优化小目标识别精度）；
6.沟通表达清晰，具备良好的团队协作意识，责任心强，自我驱动力强，乐于面对技术难题并持续突破。