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工作內(nèi)容：
我們正在尋找一位視覺算法工程師，負(fù)責(zé)視覺檢測項目算法方案的開發(fā)。
主要職責(zé)包括：
·針對零部件表面缺陷，主導(dǎo)算法軟件的需求評估，與算法供應(yīng)商合作設(shè)計及優(yōu)化視覺算法。
·提升檢測準(zhǔn)確率，降低漏檢率和誤檢率。加快處理速度。兼顧魯棒性 Robustness 和泛化性 Generalization。
·檢測場景的數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注與清洗，結(jié)合數(shù)據(jù)增強技術(shù)提升模型泛化能力?；谏a(chǎn)反饋數(shù)據(jù)持續(xù)迭代算法模型，解決新出現(xiàn)的缺陷類型。
·與硬件（光學(xué)、電氣）團(tuán)隊協(xié)同，將算法適配至實際檢測設(shè)備，解決“算法理論效果”與“設(shè)備實際表現(xiàn)”的偏差；負(fù)責(zé)算法的工程化部署：將模型部署至工業(yè)控制器、嵌入式平臺或PC端檢測系統(tǒng)，配合軟件團(tuán)隊完成算法與設(shè)備控制邏輯的集成。
·理解檢測標(biāo)準(zhǔn)，將業(yè)務(wù)規(guī)則轉(zhuǎn)化為算法邏輯。為測試、運維團(tuán)隊提供算法技術(shù)支持，編寫算法使用手冊、制定異常處理預(yù)案，參與設(shè)備調(diào)試與現(xiàn)場問題排查。
·跟蹤行業(yè)前沿算法，評估其在應(yīng)用可行性，推動技術(shù)預(yù)研與落地。協(xié)助成熟視覺檢測技術(shù)在各產(chǎn)線推廣使用。
·完成每周工作報告總結(jié)撰寫，積極合理的向領(lǐng)導(dǎo)匯報工作進(jìn)度與問題點；完成上級臨時安排的其它任務(wù)。

職位要求：
·本科及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、自動化、模式識別、圖像處理等相關(guān)專業(yè)；
·工作經(jīng)驗：3年以上機器視覺算法開發(fā)經(jīng)驗，有檢測項目（如3C電子、汽車零部件、半導(dǎo)體、鋰電等行業(yè)）全流程落地經(jīng)驗，熟悉生產(chǎn)場景的算法適配難點。
- 主導(dǎo)過“傳統(tǒng)算法+深度學(xué)習(xí)”混合方案落地（如復(fù)雜背景下先用傳統(tǒng)算法定位ROI，再用深度學(xué)習(xí)細(xì)分類）；
- 解決過高速流水線（≥50件/分鐘）或高精度（≤0.01mm）檢測場景的算法瓶頸。
·技術(shù)能力
- 算法基礎(chǔ)：精通傳統(tǒng)機器視覺算法（OpenCV/Halcon庫熟練應(yīng)用，如邊緣檢測、模板匹配、Blob分析）；掌握深度學(xué)習(xí)框架（TensorFlow/PyTorch），能獨立搭建、訓(xùn)練檢測模型（如YOLO、Faster R-CNN）與分類模型（如ResNet、EfficientNet）。
- 工程化能力：熟悉C++/Python編程語言，能將算法封裝為可調(diào)用的模塊（如動態(tài)鏈接庫）；了解模型部署工具（如ONNX Runtime、TensorRT），有嵌入式平臺（如Jetson TX2/NX）部署經(jīng)驗者優(yōu)先。
- 場景理解：理解工業(yè)檢測的核心指標(biāo)（漏檢率、誤檢率、處理速度），能基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)量化算法效果（如將誤檢率從3%降至0.5%）；熟悉至少一種行業(yè)檢測標(biāo)準(zhǔn)（如汽車行業(yè)IATF 16949中的視覺檢測要求）。
·軟技能
- 具備強問題拆解能力：能從生產(chǎn)反饋（如“某批次工件頻繁誤判”）中定位算法根因（如樣本分布偏移、特征提取失效）并快速驗證解決方案。
- 優(yōu)秀的跨部門溝通能力：能將算法技術(shù)細(xì)節(jié)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)語言（如“算法優(yōu)化后可減少30%人工復(fù)核工作量”），推動各團(tuán)隊協(xié)同解決問題。
- 結(jié)果導(dǎo)向：以“提升生產(chǎn)質(zhì)量/效率”為目標(biāo)，而非單純追求算法復(fù)雜度，能平衡算法性能與工程落地成本。
·熟悉IATF16949、ISO14001、ISO27001、TISAX和ISO45001 等體系相關(guān)知識。