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岗位职责： 1、负责图像与视觉算法的开发及实际应用，涵盖图像定位、尺寸测量、目标检测、识别、分割、追踪、OCR、缺陷检测等工业视觉场景，依据业务需求完成算法方案规划、模型选择与技术路径设计。 2、开展模型训练、参数调优与效果评估，并针对具体运行环境实施性能提升与适配优化。 3、协同工程团队推进模型轻量化处理及部署落地，包括模型压缩、量化、剪枝等相关技术实践。 4、持续关注计算机视觉与深度学习领域的最新进展，推动前沿技术在业务中的工程化落地。 5、参与项目技术架构设计、技术文档撰写以及研发过程中的验证工作。 任职要求： 1、学历与经验 本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、电子信息等相关专业； 具备3年以上图像或计算机视觉算法研发经验（能力突出者可适当放宽条件）； 具有工业、制造领域或真实业务场景下算法落地经验者优先考虑。 2、算法与理论基础 具备良好的数学功底与逻辑分析能力，掌握常用图像处理与计算机视觉方法； 熟悉目标检测、图像分割、特征识别等核心算法原理； 理解并实际应用主流深度学习模型与方法，如CNN / Transformer、自监督学习、对比学习； 熟悉YOLO类轻量级视觉模型及Qwen VL等多模态大模型的训练与优化流程。 3、工程与编程能力 熟练掌握Python，具备C/C++开发能力者优先； 熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow）； 拥有完整的模型训练、调参、验证及部署实践经验； 具备模型移植、性能调优、边缘设备或服务器端部署经验者优先。 加分项： 有工业视觉检测、缺陷识别、智能制造相关项目经历； 了解视觉大模型或多模态模型及其工程化实践； 熟悉SLAM技术（视觉或激光）并参与过实际项目； 具备一定的算法优化与系统架构设计能力； 能够独立完成某一算法模块或项目的全流程研发任务。

岗位要求： 1、开展图像与视觉算法的研究及实际应用，涵盖图像定位与测量、目标检测、识别、分割、跟踪、OCR、缺陷检测等领域，面向工业视觉场景的算法开发，依据业务需求完成算法方案设计、模型选择与技术路径规划。 2、承担模型训练、参数调优、效果评估工作，并结合具体运行环境实施针对性优化。 3、协同工程团队推进模型轻量化处理以及部署落地，包括模型压缩、量化、剪枝等性能提升手段的应用。 4、持续关注计算机视觉与深度学习领域的最新进展，推动前沿技术在业务中的工程化落地。 5、参与项目技术架构设计、技术文档撰写及研发过程中的测试验证工作。 任职要求： 1、本科及以上学历，专业方向为计算机、人工智能、自动化、电子信息等相关领域；具备2年以上图像处理或计算机视觉算法研发经验（能力突出者可适当放宽条件），具有工业、制造行业或真实业务场景下算法落地经验者优先考虑。 2、理论基础扎实：具备良好的数学功底和逻辑分析能力，掌握常用图像处理与计算机视觉方法；熟悉目标检测、图像分割、识别等核心算法机制；理解并实践过主流深度学习模型与技术，如CNN / Transformer，自监督学习、对比学习方法，熟练使用YOLO类轻量级视觉模型及Qwen VL等多模态大模型的训练与优化流程。 3、具备较强的工程实现能力：精通Python编程，有良好C/C++开发能力者更佳；熟练掌握至少一种主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow）； 4、拥有完整的模型训练、调参、验证与部署全流程实践经验； 5、具备模型移植、性能调优、边缘设备或服务器端部署经验者优先；有工业视觉系统、缺陷检测、智能制造相关项目背景者优先； 6、了解视觉大模型或多模态模型的技术特点及相关工程实践； 7、掌握SLAM技术（视觉或激光）并具备实际项目应用经验； 8、具备一定的算法性能优化与系统架构设计能力，能够独立负责某一算法模块或项目的全周期研发工作。

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