职责：
• 设计和开发计算机视觉算法和模型，用于各种应用，如目标检测、图像识别和视频分析。
• 收集、预处理和筛选大型数据集，用于训练和测试计算机视觉模型。
• 使用TensorFlow或PyTorch等框架实现和优化深度学习架构。
• 对预训练模型进行微调，以提高特定任务的准确性和性能。
• 通过严格的测试和分析评估和基准计算机视觉算法的性能。
• 与数据科学家、软件工程师和领域专家等跨职能团队合作，了解需求并将计算机视觉解决方案集成到更大的系统中。
• 了解计算机视觉研究的最新进展，并将相关技术应用于项目中。
• 调试计算机视觉模型，解决性能问题并提高鲁棒性。
• 记录研究结果、方法和系统架构，以供知识共享和将来参考。
• 了解行业趋势、新兴技术和计算机视觉的最佳实践。
要求：
• 计算机科学、电子工程或相关领域的学士或硕士学位。
• 扎实的计算机视觉基础知识，包括图像处理、特征提取和目标识别。
• 熟练掌握Python、C++或MATLAB等编程语言。
• 熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和计算机视觉库（如OpenCV、scikit-image）。
• 有训练和微调计算机视觉任务的深度学习模型的经验。
• 熟悉卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）和其他深度学习架构。
• 熟练使用相关工具和软件进行数据预处理、标注和可视化。
• 具备解决复杂计算机视觉挑战的强大分析和问题解决能力。
• 出色的书面和口头沟通能力，能够有效地与团队成员合作并向利益相关者展示研究结果。
• 能够独立工作并在团队环境中管理多个任务和优先事项。
• 在计算机视觉项目或研究论文方面有经验者优先考虑。
• 具备GPU编程和云计算平台的知识，以加速模型训练和部署，将会有优势。 
伦敦