深圳·宝安区
职位详情
### 岗位职责
#### 核心算法研发
1. 负责工业场景下**计算机视觉算法**的研发与优化，基于 **YOLO系列模型**（YOLOv5/v8/v9/v10等）实现目标检测、缺陷检测、行为识别等任务。
2. 负责工业**时序数据分析算法**的开发，包括设备状态预测、异常检测、剩余寿命预测、能耗优化等。
3. 结合工业业务需求，设计和训练**专用AI模型**（分类、分割、目标检测、时序预测、异常检测等），持续提升模型精度与鲁棒性。
4. 参与**AI知识库与Agent**的算法设计，包括工业领域的知识图谱构建、RAG检索增强生成、LLM微调与提示词工程，支撑智能问答与决策辅助系统。
#### 算法工程化与落地（重点）
5. 负责算法模型的**工程化部署**，包括模型转换（ONNX、TensorRT、OpenVINO）、推理加速、内存优化，确保模型在边缘设备或云端的高效运行。
6. 与后端开发团队紧密协作，将算法封装为可调用的推理服务（RESTful/gRPC），支持高并发、低延迟的工业场景需求。
7. 设计和实现**数据预处理与后处理流程**，包括图像增强、数据清洗、特征提取、NMS后处理等，确保模型输入输出与业务系统无缝对接。
8. 负责模型版本管理、AB测试、模型监控与持续迭代，建立模型性能评估与回归测试体系。
#### 大数据分析与算法迭代
9. 利用 **ClickHouse、IoTDB、PostgreSQL** 等数据库进行海量工业数据的分析与挖掘，提取特征工程所需的数据指标。
10. 基于大数据分析结果，指导算法模型的优化方向，发现业务痛点并提出数据驱动的解决方案。
#### 团队协作与创新
11. 与产品、后端、嵌入式团队紧密合作，理解工业业务场景，将算法能力转化为实际产品功能。
12. 跟踪工业AI、计算机视觉、大模型等领域的前沿技术，探索新技术在工业场景的应用落地。
### 任职要求
#### 硬性要求
- 本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、统计学等相关专业，3年以上AI算法工作经验。
- 精通 **Python**，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）。
- **熟悉YOLO系列模型**（YOLOv5/v8/v9等），有实际的目标检测、缺陷检测项目落地经验。
- 熟悉**经典计算机视觉任务**（分类、检测、分割、跟踪），掌握OpenCV等常用图像处理库。
- 了解**时序数据分析**基本方法（如LSTM、Transformer、异常检测算法），有时序数据建模经验。
- 熟悉模型压缩与加速技术（剪枝、量化、蒸馏），有ONNX、TensorRT、OpenVINO等至少一种推理框架的使用经验。
- 熟悉 Linux 环境、Docker、Git，具备基本的工程化能力。
#### 加分项（强烈优先）
**工业经验**
- 有**工业软件开发经验**，了解工业现场数据特点（设备日志、传感器、图像/视频流）。
- 熟悉工业领域常见任务，如**缺陷检测、安全监测、设备预测性维护**等。
- 有 **Apache IoTDB** 或时序数据库使用经验，能高效处理工业时序数据。
**视觉AI深入经验**
- 有YOLO系列模型的**自定义训练、调参、数据增强、模型改进**的实战经验。
- 在小样本学习、弱监督学习、域自适应等方向有实际应用经验。
- 有**边缘端部署经验**（Jetson、RK3588、GPU服务器等）。
**AI知识库与Agent经验**
- 有 **AI知识库 / Agent开发经验**，熟悉LangChain、LlamaIndex、向量数据库（Milvus、Chroma、Qdrant）。
- 有大语言模型（LLM）微调、提示词工程、RAG系统搭建经验。
- 了解知识图谱构建、图数据库（Neo4j）在工业场景的应用。
**大数据分析经验**
- 有**大数据分析经验**，熟悉ClickHouse、PostgreSQL复杂查询，能从海量数据中提取特征和业务洞察。
- 有Spark、Pandas、Dask等数据处理框架使用经验。
**学术与创新**
- 在CVPR、ICCV、ECCV等顶会发表过论文或有高质量开源项目。
- 有AI开发工具（Copilot、Cursor等）使用经验，善于利用工具提升工作效率。
### 我们提供
- 有竞争力的薪资
- 工作氛围轻松，无打卡管理
- 工业+AI+大数据前沿赛道，真实场景和真实数据
- 充足的GPU算力资源，鼓励技术探索与学术创新
- 开放的技术氛围，与资深算法、工程团队深度协作
#### 核心算法研发
1. 负责工业场景下**计算机视觉算法**的研发与优化，基于 **YOLO系列模型**（YOLOv5/v8/v9/v10等）实现目标检测、缺陷检测、行为识别等任务。
2. 负责工业**时序数据分析算法**的开发，包括设备状态预测、异常检测、剩余寿命预测、能耗优化等。
3. 结合工业业务需求，设计和训练**专用AI模型**（分类、分割、目标检测、时序预测、异常检测等），持续提升模型精度与鲁棒性。
4. 参与**AI知识库与Agent**的算法设计，包括工业领域的知识图谱构建、RAG检索增强生成、LLM微调与提示词工程，支撑智能问答与决策辅助系统。
#### 算法工程化与落地（重点）
5. 负责算法模型的**工程化部署**，包括模型转换（ONNX、TensorRT、OpenVINO）、推理加速、内存优化，确保模型在边缘设备或云端的高效运行。
6. 与后端开发团队紧密协作，将算法封装为可调用的推理服务（RESTful/gRPC），支持高并发、低延迟的工业场景需求。
7. 设计和实现**数据预处理与后处理流程**，包括图像增强、数据清洗、特征提取、NMS后处理等，确保模型输入输出与业务系统无缝对接。
8. 负责模型版本管理、AB测试、模型监控与持续迭代，建立模型性能评估与回归测试体系。
#### 大数据分析与算法迭代
9. 利用 **ClickHouse、IoTDB、PostgreSQL** 等数据库进行海量工业数据的分析与挖掘，提取特征工程所需的数据指标。
10. 基于大数据分析结果，指导算法模型的优化方向，发现业务痛点并提出数据驱动的解决方案。
#### 团队协作与创新
11. 与产品、后端、嵌入式团队紧密合作，理解工业业务场景，将算法能力转化为实际产品功能。
12. 跟踪工业AI、计算机视觉、大模型等领域的前沿技术，探索新技术在工业场景的应用落地。
### 任职要求
#### 硬性要求
- 本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、数学、统计学等相关专业，3年以上AI算法工作经验。
- 精通 **Python**，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）。
- **熟悉YOLO系列模型**（YOLOv5/v8/v9等），有实际的目标检测、缺陷检测项目落地经验。
- 熟悉**经典计算机视觉任务**（分类、检测、分割、跟踪），掌握OpenCV等常用图像处理库。
- 了解**时序数据分析**基本方法（如LSTM、Transformer、异常检测算法），有时序数据建模经验。
- 熟悉模型压缩与加速技术（剪枝、量化、蒸馏），有ONNX、TensorRT、OpenVINO等至少一种推理框架的使用经验。
- 熟悉 Linux 环境、Docker、Git，具备基本的工程化能力。
#### 加分项（强烈优先）
**工业经验**
- 有**工业软件开发经验**，了解工业现场数据特点（设备日志、传感器、图像/视频流）。
- 熟悉工业领域常见任务，如**缺陷检测、安全监测、设备预测性维护**等。
- 有 **Apache IoTDB** 或时序数据库使用经验，能高效处理工业时序数据。
**视觉AI深入经验**
- 有YOLO系列模型的**自定义训练、调参、数据增强、模型改进**的实战经验。
- 在小样本学习、弱监督学习、域自适应等方向有实际应用经验。
- 有**边缘端部署经验**（Jetson、RK3588、GPU服务器等）。
**AI知识库与Agent经验**
- 有 **AI知识库 / Agent开发经验**，熟悉LangChain、LlamaIndex、向量数据库（Milvus、Chroma、Qdrant）。
- 有大语言模型（LLM）微调、提示词工程、RAG系统搭建经验。
- 了解知识图谱构建、图数据库（Neo4j）在工业场景的应用。
**大数据分析经验**
- 有**大数据分析经验**，熟悉ClickHouse、PostgreSQL复杂查询，能从海量数据中提取特征和业务洞察。
- 有Spark、Pandas、Dask等数据处理框架使用经验。
**学术与创新**
- 在CVPR、ICCV、ECCV等顶会发表过论文或有高质量开源项目。
- 有AI开发工具（Copilot、Cursor等）使用经验，善于利用工具提升工作效率。
### 我们提供
- 有竞争力的薪资
- 工作氛围轻松，无打卡管理
- 工业+AI+大数据前沿赛道，真实场景和真实数据
- 充足的GPU算力资源，鼓励技术探索与学术创新
- 开放的技术氛围，与资深算法、工程团队深度协作
2026-05-18 20:23
IP属地：广东
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本科3-5年图像算法自然语言处理算法语音算法多模态算法C/C++Python并行计算嵌入式开发分布式训练深度学习机器学习大模型算法强化学习
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