高级视觉算法研发工程师

一、核心使命
带领篮球视频赛事分析算法团队，打造基于视觉大模型（VLM）的端到端智能系统，利用手机、云台、摄像头等多源视频数据，实现运动行为量化、战术识别与自动剪辑，为职业球队及篮球用户提供高效智能的视频分析工具。

二、关键职责
技术研发（70%）
1、主导篮球视频理解算法架构设计：构建视觉算法体系（涵盖VLM、YOLO、3D-CNN等技术），精准识别赛事视频中的关键事件，支持球员身份识别、动作分类（如投篮、传球、盖帽）及战术结构解析
2、优化推理效率与部署能力：持续提升模型推理速度（通过蒸馏、剪枝、量化等手段），探索在多种硬件平台下的实际部署方案
3、搭建自动化分析与剪辑系统：依托算法能力开发高效率、全自动的赛事数据处理与视频生成系统

技术管理（30%）
1、制定技术发展路径：评估算法可行性、研发投入与落地节奏
2、任务分解与执行推进：带领2-3人算法团队，统筹从模型实验到产品上线的全流程实施
3、跨团队协作沟通：与数据标注、产品设计、外部合作方紧密配合，确保项目高效运转
4、参与绩效评估：从技术维度客观衡量团队产出，推动降本增效

三、硬性要求
技术能力
1、硕士及以上学历
2、掌握视觉大模型技术：具备QwenVL、LLaVA等VLM模型微调经验，熟悉多模态预训练、提示词设计及模型蒸馏方法
3、具备完整的计算机视觉技术能力：熟练运用3D-CNN与Transformer类视频模型，精通目标检测、跟踪及图像处理算法；熟练使用PyTorch框架，了解DeepSpeed/Megatron等分布式训练工具，具备TensorRT等模型部署经验
4、团队管理经验：有带领小型算法团队的实际经历
5、领域理解能力：深入理解篮球比赛规则与技战术细节（如挡拆配合、进攻路线分析），熟悉体育视频分析中的典型挑战（如高速模糊、多人遮挡、低角度拍摄）

四、优先条件
1、热爱篮球运动
2、拥有体育视频分析相关专利或发表于CVPR、ICCV、ACMMM等顶级会议的论文
3、具备软硬件协同开发经验（如云台控制、多摄像头标定）