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• 杭州
• 3-5年
• 本科

• Python
• JavaScript
• FFmpeg
• 音视频/流媒体开发

一、核心技术能力 1. 计算机视觉与深度学习 -视频分析与理解： 精通目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、场景分割（Mask R-CNN）、动作识别（3D CNN、TSN）等算法。 - 熟悉视频关键帧提取、镜头边界检测、内容摘要生成技术。 - **生成式AI技术**： - 掌握生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Stable Diffusion、Sora）用于视频合成、风格迁移或修复。 - 熟悉文本/语音驱动视频生成（如LipSync、Talking Head）。 2. 音视频处理与编解码 视频处理框架： - 熟练使用FFmpeg、GStreamer处理视频切割、拼接、转码、滤镜添加。 - 熟悉 OpenCV 实现图像增强、运动追踪、绿幕抠像（Chromakey）。 - 编解码与压缩： - 直聘理解 H.264/H.265、AV1 等编码标准，能优化视频压缩效率与画质平衡。 - 熟悉流媒体协议（RTMP、HLS、WebRTC）与低延迟传输技术。 3. 智能剪辑算法 - 自动化剪辑逻辑： - 设计基于内容语义的剪辑规则（如高潮片段提取、多机位自动切换）。 - 实现AI驱动的B-Roll素材匹配、转场效果推荐。 - 多模态融合： - 结合语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）实现字幕自动生成与对齐。 - 利用情感分析优化视频节奏与音乐匹配。 --- 二、工程化与性能优化 1. 编程与开发工具 - 语言与框架： - 精通 Python（OpenCV、PyTorch）、C++（高性能计算），熟悉 CUDA加速。 - 掌握深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）及视频处理库（MoviePy、Scikit-video）。 - 开发环境： - 熟悉 Docker 容器化部署，云服务（AWS Elemental、阿里云视频处理）集成经验。 2. 性能优化 - 实时处理能力： - 优化算法延迟（如模型轻量化、TensorRT 推理加速）。 - 多线程/分布式处理大规模视频（如 Spark、Ray）。 - 资源管理： - 平衡 GPU/CPU 资源占用，设计分级处理策略（如实时预览 vs 离线渲染）。 三、行业知识与工具 1. 行业标准与工具来自BOSS直聘链 - 专业工具集成： - 熟悉 Adobe Premiere/AE 插件开发，或 DaVinci Resolve SDK 的调用。 - 了解第三方AI服务（如 Runway ML、Descript）的API集成。 - 版权与合规： - 理解数字水印、DRM 技术，规避版权风险（如素材合规性检查）。 2. 垂直场景经验（加分项） - 短视频领域： - 熟悉抖音/快手/TikTok 风格化特效（如AR滤镜、模板生成）。 - 影视工业： - 了解影视级合成技术（光流法补帧、HDR调色）。 - 教育/直播： - 开发课件自动剪辑、直播实时高光片段提取系统。 四、软技能与协作能力 - 跨团队协作： - 创新能力： - 快速跟进前沿技术（如Sora生成式视频、NeRF三维重建）。 - 用户体验敏感度： - 平衡自动化效果与人直聘工干预需求（如AI剪辑后的手动微调接口设计）。