1. 设计、训练并部署面向计算机视觉、多模态融合等AI识别应用的前沿深度学习模型。
2. 构建并负责可用于生产环境的 AI 流水线，包括人脸识别、生物特征匹配、欺诈模式识别，以及 AIGC 相关内容生成与检测。
3.主导人脸识别检测，研发模型与优化，实现在移动端快速识别跟踪（NPU算力<6T）。
4. 结合用户行为、历史模式与跨模态风险指标，构建身份质量特征与风险信号。
5.与后端、产品及基础设施团队紧密协作，将 AI 方案集成到高可用、低延迟、高可靠的移动平台系统中。

1. 教育背景：计算机科学、人工智能、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历优先。
2. 理论基础：深入理解深度学习原理及主流模型（如CNNs, Transformers）结构。
3. 编程能力：具备成熟的Python编程能力；对C++有扎实的理解，能阅读和分析底层框架代码。
4. 深度学习框架：精通至少一种主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），并有深入的使用经验。
5. 专业领域经验：在模型优化与部署领域有深入的研究和项目实践，包括：
    - 模型优化：拥有丰富的模型优化实战经验，特别是模型量化（PTQ/QAT），能够独立完成从方案设计、实验到精度/性能权衡的全过程。
    - 量化转换：精通ONNX生态及相关工具，具备丰富的模型跨框架、跨平台转换与调试经验。