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1.需求分析與方案設計： 與項目團隊（機械、電氣、軟件、銷售）緊密協(xié)作，分析客戶技術需求，主導設計技術可行、經濟高效的算法解決方案。
2.算法優(yōu)化： 對現(xiàn)有算法進行性能瓶頸分析，并通過算法改進、并行計算、硬件加速等手段實現(xiàn)提速與優(yōu)化，滿足設備的實時性要求（如毫秒級響應）。
3.模型訓練與調優(yōu):使用常用工具框架進行訓練模型，進行超參數(shù)調優(yōu)、模型壓縮和加速。數(shù)據(jù)處理 清洗、標注、構建訓練/測試數(shù)據(jù)集，進行特征工程。
4.工程化落地:將算法模型部署到生產環(huán)境（如Docker、Kubernetes等），確保高可用、低延遲。負責算法的現(xiàn)場調試、故障排查與穩(wěn)定性提升，解決光照、材質、抖動等實際工業(yè)環(huán)境下的挑戰(zhàn)。效果評估 設計A/B測試，監(jiān)控線上效果，持續(xù)迭代優(yōu)化。
5.跨部門協(xié)作:與產品、工程、業(yè)務團隊溝通，理解需求并轉化為技術方案。
編寫詳盡的技術文檔、測試報告和標準化代碼。
6.技術研究與創(chuàng)新： 跟蹤業(yè)界最新的算法和技術動態(tài)（如Transformer、少樣本學習、自監(jiān)督學習等），評估其在現(xiàn)有產品和未來方向上的應用潛力，并進行技術預研。