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主要職責(zé)：
一、核心算法研發(fā)與創(chuàng)新
1、研發(fā)、訓(xùn)練并優(yōu)化用于表面缺陷（如劃痕、污點(diǎn)、印刷不良等）的檢測、分割與分類的深度學(xué)習(xí)模型（如YOLO、Mask R-CNN、U-Net及其變體）。
2、針對復(fù)雜工業(yè)場景（如高反光、復(fù)雜紋理、微小瑕疵、背景干擾）進(jìn)行算法創(chuàng)新與模型優(yōu)化，提升檢測魯棒性。
3、跟蹤前沿計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，并探索其在小樣本學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)不平衡等實(shí)際挑戰(zhàn)中的應(yīng)用，推動算法性能邊界。
二、數(shù)據(jù)體系建設(shè)與處理
1、主導(dǎo)構(gòu)建和維護(hù)高質(zhì)量的缺陷圖像數(shù)據(jù)集，包括制定數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范、數(shù)據(jù)清洗流程與數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略。
2、設(shè)計(jì)并實(shí)施針對性的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方案，模擬多樣化缺陷與復(fù)雜成像條件（如光照變化、反光），以提升模型的泛化能力。
三、圖像處理與系統(tǒng)集成
1、研發(fā)圖像預(yù)處理算法（如光照歸一化、反光抑制），以提升模型輸入質(zhì)量。
2、設(shè)計(jì)高效的模型后處理邏輯，對原始輸出進(jìn)行過濾、去噪和聚合，生成精準(zhǔn)的缺陷報告。
3、負(fù)責(zé)模型的工程化優(yōu)化（包括輕量化、量化、加速），并協(xié)同軟件工程師完成在實(shí)時檢測系統(tǒng)中的集成與部署，確保滿足生產(chǎn)環(huán)境的性能與穩(wěn)定性要求。
任職要求：
1、統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、電子工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。
2、3年及以上工業(yè)領(lǐng)域計(jì)算機(jī)視覺算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
3、精通Python編程，熟練掌握PyTorch或TensorFlow等至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架，熟練使用OpenCV進(jìn)行圖像處理。
4、具備扎實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)，在目標(biāo)檢測、圖像分割等方向有深厚的理論知識和成功的項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
5、具備工業(yè)缺陷檢測、精密外觀檢測或類似領(lǐng)域的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，對解決復(fù)雜場景下的視覺挑戰(zhàn)有濃厚興趣。
6、具備優(yōu)秀的技術(shù)攻關(guān)能力，能夠獨(dú)立解決如小樣本、復(fù)雜背景干擾、模型優(yōu)化等技術(shù)難題，并具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。
加分項(xiàng)：
1、具備實(shí)際的模型部署經(jīng)驗(yàn)，熟悉TensorRT、OpenVINO、ONNX等至少一種推理框架。
2、熟悉傳統(tǒng)圖像處理算法（如Blob分析、邊緣檢測、濾波器設(shè)計(jì)），并能與深度學(xué)習(xí)模型有效結(jié)合。
3、了解弱監(jiān)督/自監(jiān)督學(xué)習(xí)、主動學(xué)習(xí)等技術(shù)在數(shù)據(jù)稀缺場景下的應(yīng)用。