杭州·上城区
职位详情
一、岗位职责
1.AI算法研发
开发基于机器学习的智能门窗控制系统，实现人脸识别启闭、环境自适应调控、异常行为识别预警等功能。
持续优化计算机视觉相关算法，提升系统在实际应用中的智能化水平与响应精度。
2.硬件集成与创新
设计具备嵌入式AI能力的功能模块，打造低功耗、高实时性的智能门窗整体解决方案。
3.行业解决方案
结合建筑节能标准与安防需求，开发符合行业规范的智能化门窗产品。
推进AI技术在绿色建筑、智慧社区等场景中的深度融合与规模化落地。
二、具备技能与经验&编程语言与工具
1、门窗专业知识：熟悉常见门窗材料（如铝合金、塑钢）特性及结构组成（如窗框、扇体连接方式），掌握其隔热、隔音、气密性、防水性能等核心指标。了解抗风压设计原理，能为结构优化提供技术支持。
2、AI技术知识：具备机器学习基础理论与实践能力，熟悉监督学习（分类、回归）和无监督学习（聚类）方法。有深度学习项目经验者优先，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中的应用，适用于门窗状态检测等视觉场景。
3、数据处理能力：可独立完成门窗运行数据的采集、清洗、标注与整理工作，例如收集不同气候条件下的使用数据，支撑模型训练与验证。
4、跨学科协作经验：具备与多领域专业人员协同工作的经历，包括门窗结构设计师、机械工程师、AI算法工程师等，确保技术方案的有效整合与实施。
5、Python：熟练使用Python进行AI模型构建与训练，常用TensorFlow、PyTorch等框架开展深度学习任务。同时用于数据分析、预处理及结果可视化。
6、C++或C#：掌握至少一种系统级编程语言，可用于门窗控制软件开发、性能仿真程序编写，以及与传感器、控制器等硬件设备的通信对接。
7、AI开发框架：熟悉主流深度学习平台如TensorFlow、PyTorch，能够基于其构建图像识别模型，应用于门窗缺陷检测、开关状态判断等场景。
8、CAD软件：能使用AutoCAD等设计工具进行门窗结构建模与图纸绘制，支持与其他系统通过插件或接口实现数据互通。
9、有限元分析（FEA）软件：掌握ANSYS等仿真工具，用于门窗受力分析，评估应力应变分布，辅助结构强度优化设计。
1.AI算法研发
开发基于机器学习的智能门窗控制系统，实现人脸识别启闭、环境自适应调控、异常行为识别预警等功能。
持续优化计算机视觉相关算法，提升系统在实际应用中的智能化水平与响应精度。
2.硬件集成与创新
设计具备嵌入式AI能力的功能模块，打造低功耗、高实时性的智能门窗整体解决方案。
3.行业解决方案
结合建筑节能标准与安防需求，开发符合行业规范的智能化门窗产品。
推进AI技术在绿色建筑、智慧社区等场景中的深度融合与规模化落地。
二、具备技能与经验&编程语言与工具
1、门窗专业知识：熟悉常见门窗材料（如铝合金、塑钢）特性及结构组成（如窗框、扇体连接方式），掌握其隔热、隔音、气密性、防水性能等核心指标。了解抗风压设计原理，能为结构优化提供技术支持。
2、AI技术知识：具备机器学习基础理论与实践能力，熟悉监督学习（分类、回归）和无监督学习（聚类）方法。有深度学习项目经验者优先，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中的应用，适用于门窗状态检测等视觉场景。
3、数据处理能力：可独立完成门窗运行数据的采集、清洗、标注与整理工作，例如收集不同气候条件下的使用数据，支撑模型训练与验证。
4、跨学科协作经验：具备与多领域专业人员协同工作的经历，包括门窗结构设计师、机械工程师、AI算法工程师等，确保技术方案的有效整合与实施。
5、Python：熟练使用Python进行AI模型构建与训练，常用TensorFlow、PyTorch等框架开展深度学习任务。同时用于数据分析、预处理及结果可视化。
6、C++或C#：掌握至少一种系统级编程语言，可用于门窗控制软件开发、性能仿真程序编写，以及与传感器、控制器等硬件设备的通信对接。
7、AI开发框架：熟悉主流深度学习平台如TensorFlow、PyTorch，能够基于其构建图像识别模型，应用于门窗缺陷检测、开关状态判断等场景。
8、CAD软件：能使用AutoCAD等设计工具进行门窗结构建模与图纸绘制，支持与其他系统通过插件或接口实现数据互通。
9、有限元分析（FEA）软件：掌握ANSYS等仿真工具，用于门窗受力分析，评估应力应变分布，辅助结构强度优化设计。
2026-06-24 13:50
IP属地：浙江杭州
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本科3-5年团队管理经验深度学习算法工程化经验数据挖掘Python
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