一、职位描述：
负责CT机设备中CT/DR智能审图算法的算法研究、架构设计与工程开发，岗位涵盖并行图像处理技术，要求具备深厚的算法理论基础与较强的代码实现能力。

二、岗位职责：
1、实现对DR与CT扫描图像中武器、爆炸物、濒危动植物及其制品等违禁物品的高精度自动识别；
2、实现实时将识别结果推送至人工审图界面，并在二维及三维成像画面中精准标注可疑目标；
3、随机检图像样本规模、类别覆盖、训练数据集、算法组件及软件系统的迭代更新，同步优化识别性能；
4、搭建可扩展、可配置的算法体系结构，支持按业务需求动态调整算法组合并实现模块化部署；
5、参与训练样本库构建工作，主导数据增广策略、模型压缩方法与推理加速技术的研发，持续提升系统效率；
6、完成算法模型端到端调优，并适配多种推理框架（ONNX、TensorRT、OpenVINO），满足工业场景下的实时处理要求。

三、任职要求：
1、计算机科学、电子工程、医学影像分析等相关专业硕士及以上学位；
2、精通深度学习算法原理，尤其在目标检测或图像分割方向有深入实践，熟练使用PyTorch/TensorFlow框架，具有ResNet、YOLO等模型的优化和网络结构调整经验；
3、熟练运用Python/C++进行高效算法开发，掌握多线程编程技术及CUDA加速方法；
4、熟悉C++语言，能基于ONNXRuntime、TensorRT、OpenVINO等推理引擎完成模型部署，具备模型量化、剪枝、知识蒸馏等加速技术的实际项目经验；
5、具备良好的问题分析与拆解能力，能敏捷响应业务变化，拥有较强的技术文档撰写能力；

四、加分项：
1、具有安防检测、医疗影像智能分析或工业缺陷检测系统开发背景者优先考虑；
2、曾在CVPR/ICCV/ECCV等国际顶级会议发表论文，或在Kaggle等权威竞赛中取得优异成绩者优先。