计算机视觉工程师的角色，特别是在一个专注于增强应用程序中的目标检测和自学能力的项目中，候选人应具备技术和软技能的结合：
### 技术技能
1. **精通编程语言**：熟练掌握Python、C++、Java或类似的机器学习和计算机视觉常用语言。
2. **机器学习框架经验**：熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras或类似的开发机器学习模型的框架。
3. **计算机视觉知识**：了解计算机视觉技术和算法，如图像识别、目标检测和神经网络。
4. **数据处理技能**：能够管理和处理大型数据集，包括数据清洗、增强和标注。
5. **算法开发**：具备开发、测试和优化专为计算机视觉任务量身定制的算法的能力。
6. **深度学习熟悉**：了解深度学习概念，特别是对于图像处理任务至关重要的卷积神经网络（CNN）。
7. **软件开发**：具备软件开发经验，包括将机器学习模型集成到应用程序中。
### 软技能：
1. **解决问题的能力**：能够有条理地应对复杂的挑战并开发创新解决方案的能力。
2. **团队合作**：能够有效地在团队中工作，包括与其他工程师、开发人员和利益相关者合作。
3. **沟通技巧**：具备将技术概念解释给非技术团队成员和利益相关者的强大书面和口头沟通能力。
4. **适应性**：灵活适应人工智能和机器学习这个迅速发展的领域中的新技术和方法。
5. **注重细节**：在算法开发和数据分析中的精确性和彻底性。
6. **项目管理**：管理项目的时间表和可交付成果的能力，尤其在合同角色中非常重要。
### 其他考虑因素：
- **特定行业应用经验**：根据您的应用程序的具体领域，相关领域（如医疗保健、汽车等）的经验可能会有益。
- **研究经验**：对于更高级的角色，具备计算机视觉学术或工业研究背景将是一个优势。
工作类型：兼职，合同制
薪资：每年77,252.71美元 - 93,035.52美元
预计工作时间：每周20小时
福利：
• 401(k)
• 牙科保险
• 健康保险
• 带薪休假
• 视力保险
可搬迁能力：
• 纽约，纽约州10002：在开始工作之前搬迁（必需）
工作地点：亲自前往 
纽约