岗位职责（具体工作内容） CV算法实习生-人脸活体检测方向 岗位职责 1. 算法研发：追踪并复现人脸活体检测（Face Anti-Spoofing）领域的前沿算法，包括解耦学习（Decoupled Learning）、视觉 Transformer (ViT)、中红外/深度信息辅助，deepfake detection等。 2. 攻防研究：针对呈现式攻击（PA）进行鲁棒性分析，优化模型在不同光照、介质和族群下的表现，降低 FAR/FRR。 3. 工程落地：参与生产级推理管线的优化，解决大规模数据下的 I/O 瓶颈、多进程加速及显存管理问题。 我们希望你 1. 学术背景：计算机、自动化、人工智能相关专业在读硕士或博士。在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、AAAI 或 IJCB 等顶级会议/期刊有 一作发表 或 Top 挑战赛获奖 经历。 2. 技术深度：深入理解静默活体检测 (Silent-FAS) 逻辑，熟悉纹理特征（LBP, CDC）或基于时域的生理信号检测（rPPG）。 3. 熟练掌握 PyTorch 框架，能独立实现 decoupled_validate 等复杂的推理验证逻辑。 能力要求： 1. 精通 Python，有良好的编码习惯。 2. 具备 大型 GPU 集群使用经验，熟悉 Linux 下的多进程/多线程并发处理（针对 A6000 等显卡进行过推理优化优先）。 3. 了解图像处理库（OpenCV, PIL）的底层性能差异。 4. 软素质：具备极强的自驱力和问题解决能力，能快速定位出数据或模型层面的瓶颈并解决。 任职资格（学历、目标院校、语言、技能、性格等要求） 积极向上，聪明好奇学习能力强，能正常沟通，交付落地能力强