职位描述
1. 负责人脸识别核心算法研究，解决光照、遮挡、姿态、老化等复杂场景下的精度瓶颈，探索基于Transformer/VLM等新范式的精度突破路径，持续推动模型迭代优化
2. 负责活体检测与人脸伪造检测算法研究，构建多类型攻击样本库（含生成模型合成样本），持续提升跨场景泛化能力与对抗攻击防御能力
3. 负责与工程团队协作，完成模型量化、推理优化及生产环境部署，保障算法能力在业务系统中的产品落地及稳定高效运行
4. 运用AI Agent加速文献调研、合成数据生成与实验迭代，推动核心算法成果转化为发明专利，输出技术文档与最佳实践任职要求
基础素质
1. 硕士及以上学历，计算机视觉、模式识别、人工智能相关专业，本科特别优秀者可放宽；3年以上CV算法经验，至少主导过2个以上人脸识别或活体检测项目从算法到上线的完
整落地过程
理论与算法能力
2. 具备扎实的数学基础（线性代数、概率统计、最优化理论），能将数学直觉转化为算法改进
3. 掌握扎实的深度学习理论，熟悉CNN、Transformer等主流模型架构，熟练使用PyTorch/TensorFlow，有大规模视觉数据训练经验
4. 深入理解人脸识别中的度量学习方法，具备大规模人脸数据训练实际经验
5. 系统掌握活体检测主流方法，对Domain
Generalization挑战有实战认知，了解真实攻击场景的多样性；能够运用VLM实现可解释检测判定，具备将大模型能力迁移至人脸安全任务的实践思路
工程能力
6. 精通C/C++或Python，具备模型量化、推理优化、ONNX/TensorRT工程化部署经验
工作方式
7. 具备AI Native工作意识，能熟练运用AI Coding工具（Claude Code/Codex等）和AI
Agent工作流加速算法研发全链路，将AI作为核心生产力工具而非辅助（必选项，非加分项）
优先考虑
● 有基于Transformer/ViT或多模态大模型（VLM）在人脸任务中的实践经验
● 有DeepFake检测或利用生成模型构建攻击样本的研究/工程经验
