工作职责：

1、参与核心模块开发：负责公司机器视觉或交通优化相关软件模块的设计、开发与维护，使用 C/C++ 实现高效、稳定的算法逻辑；
2、算法实现与优化：机器视觉方向：基于 OpenCV 及主流目标检测与跟踪算法（如 YOLO、DeepSORT）进行图像处理、目标识别与跟踪功能的开发与调优。交通优化方向：参与交通流建模、信号控制策略优化等工作，利用交通仿真工具（如 VISSIM、SUMO）进行场景构建与算法验证；
3、跨平台与工程化支持：在 Linux 环境下进行开发与调试，参与代码重构、性能优化及边缘端部署工作（如CUDA、TensorRT、Jetson 等），提升算法在真实场景中的运行效率；
4、模型与算法集成：结合深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）完成模型训练、推理加速及与系统工程的集成，支持模型轻量化与端侧部署；
5、技术调研与文档撰写：跟进前沿技术动态，参与技术方案调研与选型，撰写相关技术文档，协助团队完成项目落地与成果沉淀；
6、团队协作与项目推进：与算法、软件、测试等团队成员紧密协作，按项目节点推进开发任务，确保项目连续性与交付质量。

任职资格：

1、编程基础：具有扎实的 C/C++ 编程能力，熟悉常用数据结构与算法（会 Python 者优先）。
2、专业技能（满足以下其一即可）：
机器视觉方向：熟悉 OpenCV，了解传统图像处理或主流目标检测与跟踪算法（如 YOLO、DeepSORT 等）。
交通优化方向：具备交通工程学、交通流理论或运筹学基础，了解交通信控或常用仿真软件（如 VISSIM、SUMO 等）。
实习时间：每周出勤 3 天及以上，能连续实习 3 个月以上。
【加分项】
熟悉 Linux 开发环境，有深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）使用经验。
有模型轻量化、边缘端（CUDA/TensorRT/Jetson等）部署经验。
有数学建模、ACM等编程竞赛获奖，或在CV/交通领域发表过高水平论文。