机器视觉算法工程师（材料科学应用领域）
1-1.5万元/月
算法工程师1-3年本科及以上机器学习图像算法算法工程化经验硬件选型opencvPython
岗位职责
在本岗位中，您将作为技术骨干，承担从图像获取到数据输出的全流程研发任务：
1.算法设计与调优：负责视觉图像检测与分析算法的研发工作，融合传统图像处理方法（如OpenCV）与深度学习手段，实现对目标对象的精确定位、尺寸测量、类别识别及缺陷判定。
2.数据建模与转化：主导实验方案制定，基于视觉检测结果（如纹理、颜色、尺寸、形状等特征），构建其与材料学核心参数（如成分、结构、性能）之间的关联模型，推动图像信息向材料科学数据的有效转换。
3.视觉硬件配置：牵头机器视觉系统的关键部件选型与集成，涵盖工业相机、镜头、光源等组件，确保硬件配置满足算法运行需求并兼顾项目成本控制。
4.接口程序开发：开发稳定高效的软件接口模块（API/SDK），保障算法单元与上层应用系统及硬件控制平台的顺畅集成。
5.技术资料整理：撰写完整的技术文档，包括开发记录、算法说明和测试报告，确保项目成果可追溯、知识可传承。
任职要求
基本条件：
1.学历背景：计算机、图像处理、自动化、应用数学、物理或相关领域本科及以上学历。
2.技术能力：
·熟练掌握Python编程语言，具备良好的编码习惯和扎实的开发基础。
·精通OpenCV等主流计算机视觉工具库，深入理解图像处理基础算法（如滤波、分割、形态学操作、特征提取等），并有实际项目应用经验。
·拥有将算法成果封装为产品模块并进行性能优化的实践经验。
3.项目经验：曾独立主导或作为关键技术成员参与机器视觉项目的全周期实施，具备清晰的问题分析、方案设计与落地执行能力。
4.协作能力：具备优秀的沟通表达能力和团队合作意识，能与材料研究人员、硬件与软件工程师高效协同。
加分项：
1.具备视觉检测技术在材料科学、工业质检、半导体、生物医学等领域应用的实际项目经历。
2.熟悉Halcon、VisionPro等商业视觉开发平台。
3.有深度学习模型（如CNN、FasterR-CNN、YOLO、UNet等）在图像分类、目标检测或语义分割中的实战经验，掌握TensorFlow或PyTorch框架。
4.了解相机、镜头、光源的成像机制，具有实际的硬件选型与照明方案设计经验。
我们为您提供
·具有市场竞争力的薪酬体系：提供行业领先的薪资水平，配套项目奖励与年度绩效奖金。
·广阔的成长空间：深度参与从概念到产品的创新研发过程，您的技术成果将直接应用于市场化设备。
·健全的福利保障：五险一金、带薪年假、年度体检、员工宿舍及工作餐等福利齐全。
·持续的学习支持：提供专业技能培训、学术会议参与机会，助力您在技术道路上不断精进。
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净化板5-14天
需要会干净化板的老铁，做日工，10左右活3~5天算一次账都可以。下午3点左右开始干一天8小时
栏目概述
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