yan
高级视觉算法工程师
比亚迪 · 10年经验
日薪：
￥2000/8h
地点：
深圳
时间：
下班后周日
信用行为
0
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0
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技术能力
专注于计算机视觉（CV）算法研发与工程落地，技术方向涵盖视觉算法、模型部署及视觉语言大模型（VLM）。
熟悉目标检测、图像分类、人脸识别、目标跟踪、图像分割等视觉算法，具备 PyTorch、YOLO、OpenCV 等开发经验；具备 ONNX、TensorRT、RKNN 等模型转换、量化及端侧部署能力，可完成算法在 x86、ARM 及嵌入式 AI 芯片上的落地。同时具备 CLIP、Qwen-VL 等视觉语言模型应用开发能力，可实现图像理解、视觉问答、场景分析及多模态应用。
具备从算法开发 → 模型训练与优化 → 模型部署 → SDK/API 集成 → 应用落地的完整开发能力。
熟悉目标检测、图像分类、人脸识别、目标跟踪、图像分割等视觉算法，具备 PyTorch、YOLO、OpenCV 等开发经验；具备 ONNX、TensorRT、RKNN 等模型转换、量化及端侧部署能力，可完成算法在 x86、ARM 及嵌入式 AI 芯片上的落地。同时具备 CLIP、Qwen-VL 等视觉语言模型应用开发能力，可实现图像理解、视觉问答、场景分析及多模态应用。
具备从算法开发 → 模型训练与优化 → 模型部署 → SDK/API 集成 → 应用落地的完整开发能力。
项目经验
负责计算机视觉算法的研发、训练优化及端侧部署，覆盖目标检测、人脸识别、目标跟踪、图像分类及视觉语言模型等方向。
**项目职责：**负责数据分析与处理、模型选型、模型训练、Hard Case 优化、精度评测、ONNX/RKNN 模型转换、端侧性能优化以及 SDK 接口集成，完成从算法研发到实际设备部署的完整流程。
**项目产出：**完成基于 YOLO 的人体、猫、狗等目标检测及跟踪算法开发，整体检测 mAP50 接近 90%，其中猫、狗 mAP50 分别达到 97%+、93%+；针对远距离小目标、密集人群、遮挡及类别混淆等场景进行专项优化。
具备 Rockchip RV1106/RV1126 等边缘 AI 平台部署经验，完成 PyTorch → ONNX → RKNN 模型转换、量化、NPU 推理及视频流接入，并进行模型性能与实时性优化。
同时具备人脸检测/识别、图像分类以及 CLIP、Qwen-VL 等视觉语言模型应用开发能力，可根据业务需求完成算法选型、模型开发、部署及 SDK/API 交付。
**项目职责：**负责数据分析与处理、模型选型、模型训练、Hard Case 优化、精度评测、ONNX/RKNN 模型转换、端侧性能优化以及 SDK 接口集成，完成从算法研发到实际设备部署的完整流程。
**项目产出：**完成基于 YOLO 的人体、猫、狗等目标检测及跟踪算法开发，整体检测 mAP50 接近 90%，其中猫、狗 mAP50 分别达到 97%+、93%+；针对远距离小目标、密集人群、遮挡及类别混淆等场景进行专项优化。
具备 Rockchip RV1106/RV1126 等边缘 AI 平台部署经验，完成 PyTorch → ONNX → RKNN 模型转换、量化、NPU 推理及视频流接入，并进行模型性能与实时性优化。
同时具备人脸检测/识别、图像分类以及 CLIP、Qwen-VL 等视觉语言模型应用开发能力，可根据业务需求完成算法选型、模型开发、部署及 SDK/API 交付。
yan
高级视觉算法工程师 · 10年经验 · 比亚迪
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专注于计算机视觉（CV）算法研发与工程落地，技术方向涵盖视觉算法、模型部署及视觉语言大模型（VLM）。
熟悉目标检测、图像分类、人脸识别、目标跟踪、图像分割等视觉算法，具备 PyTorch、YOLO、OpenCV 等开发经验；具备 ONNX、TensorRT、RKNN 等模型转换、量化及端侧部署能力，可完成算法在 x86、ARM 及嵌入式 AI 芯片上的落地。同时具备 CLIP、Qwen-VL 等视觉语言模型应用开发能力，可实现图像理解、视觉问答、场景分析及多模态应用。
具备从算法开发 → 模型训练与优化 → 模型部署 → SDK/API 集成 → 应用落地的完整开发能力。
熟悉目标检测、图像分类、人脸识别、目标跟踪、图像分割等视觉算法，具备 PyTorch、YOLO、OpenCV 等开发经验；具备 ONNX、TensorRT、RKNN 等模型转换、量化及端侧部署能力，可完成算法在 x86、ARM 及嵌入式 AI 芯片上的落地。同时具备 CLIP、Qwen-VL 等视觉语言模型应用开发能力，可实现图像理解、视觉问答、场景分析及多模态应用。
具备从算法开发 → 模型训练与优化 → 模型部署 → SDK/API 集成 → 应用落地的完整开发能力。
项目经验
负责计算机视觉算法的研发、训练优化及端侧部署，覆盖目标检测、人脸识别、目标跟踪、图像分类及视觉语言模型等方向。
**项目职责：**负责数据分析与处理、模型选型、模型训练、Hard Case 优化、精度评测、ONNX/RKNN 模型转换、端侧性能优化以及 SDK 接口集成，完成从算法研发到实际设备部署的完整流程。
**项目产出：**完成基于 YOLO 的人体、猫、狗等目标检测及跟踪算法开发，整体检测 mAP50 接近 90%，其中猫、狗 mAP50 分别达到 97%+、93%+；针对远距离小目标、密集人群、遮挡及类别混淆等场景进行专项优化。
具备 Rockchip RV1106/RV1126 等边缘 AI 平台部署经验，完成 PyTorch → ONNX → RKNN 模型转换、量化、NPU 推理及视频流接入，并进行模型性能与实时性优化。
同时具备人脸检测/识别、图像分类以及 CLIP、Qwen-VL 等视觉语言模型应用开发能力，可根据业务需求完成算法选型、模型开发、部署及 SDK/API 交付。
**项目职责：**负责数据分析与处理、模型选型、模型训练、Hard Case 优化、精度评测、ONNX/RKNN 模型转换、端侧性能优化以及 SDK 接口集成，完成从算法研发到实际设备部署的完整流程。
**项目产出：**完成基于 YOLO 的人体、猫、狗等目标检测及跟踪算法开发，整体检测 mAP50 接近 90%，其中猫、狗 mAP50 分别达到 97%+、93%+；针对远距离小目标、密集人群、遮挡及类别混淆等场景进行专项优化。
具备 Rockchip RV1106/RV1126 等边缘 AI 平台部署经验，完成 PyTorch → ONNX → RKNN 模型转换、量化、NPU 推理及视频流接入，并进行模型性能与实时性优化。
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