崗位職責： 1、主導工業視覺檢測相關算法的研發，包括缺陷檢測、目標定位、視覺引導、圖像分割等核心任務，融合傳統圖像處理技術（如濾波、邊緣檢測、形態學處理）與深度學習算法（如CNN、YOLO、Transformer）； 2、針對工業場景中的復雜問題（如光照變化、背景干擾、小樣本缺陷等），設計高精度、高魯棒性的算法解決方案； 3、對光照不均、低對比度、復雜背景干擾等工業痛點設計魯棒性算法，優化算法在實時性（≤50ms）、檢測精度（≥99.5%）、泛化性等關鍵指標 4、優化算法性能，提升檢測速度與準確率，滿足工業場景的實時性需求； 5、跟蹤前沿技術（如少樣本學習、自監督學習、3D視覺），探索其在工業檢測中的創新應用； 6、與硬件、軟件團隊協作，完成相機、光源、傳感器等硬件選型與算法適配； 7、主導技術方案輸出，協同產品經理完成需求分析、技術可行性評估及交付文檔編寫； 8、指導初級工程師，參與團隊技術規劃與核心代碼評審； 崗位要求 1、經驗：5年以上工業視覺算法開發經驗，主導過至少3個完整項目落地。 2、精通傳統圖像處理算法（OpenCV/Halcon）及深度學習框架（PyTorch/TensorFlow/YOLO）。 3、熟悉工業視覺系統開發流程，具備相機標定、多傳感器融合、3D點云處理經驗者優先； 4、傳統方向：精通圖像分割（分水嶺/GraphCut）、特征工程（SIFT/HOG）、形態學處理、光學仿真（鏡頭畸變校正）； 5、深度學習：精通PyTorch框架，掌握YOLOv8、Mask R-CNN、UNet++等模型改造經驗，具備自研Attention機制、損失函數等創新能力 6、熟練使用C#/Python，具備高性能算法開發及優化能力。 7、深入理解工業質檢痛點（如數據樣本不均衡、標注成本高、產線環境復雜），能針對性設計數據增強、遷移學習、主動學習等解決方案。 8、熟悉工業領域常見檢測標準（如外觀缺陷分級、尺寸公差要求），能將業務需求轉化為算法指標。 9、有3D視覺（結構光、雙目視覺）、機器人視覺引導（定位、抓?。╉椖拷涷灐?10、具備強邏輯思維與問題拆解能力，能獨立承擔從0到1的技術攻關。 11、良好的跨團隊溝通能力，適應短期出差支持客戶現場調試。