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二、崗位職責(zé)
1、獨(dú)立負(fù)責(zé)公司薄膜開關(guān)、按鍵等產(chǎn)品的外觀缺陷（如劃痕、臟污、字符缺失、對(duì)位不準(zhǔn)等）AI視覺檢測(cè)項(xiàng)目的全流程落地，從需求分析、數(shù)據(jù)采集到模型訓(xùn)練、部署上線。
2、主導(dǎo)構(gòu)建針對(duì)工業(yè)場(chǎng)景的視覺檢測(cè)解決方案，包括設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范、開發(fā)與優(yōu)化檢測(cè)算法、完成模型在產(chǎn)線的部署集成與性能優(yōu)化。
3、形成可快速?gòu)?fù)制、適用于多款產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化檢測(cè)流程與方法論，降低后續(xù)新產(chǎn)品導(dǎo)入AI檢測(cè)的技術(shù)門檻與周期。
三、任職要求
1、具有至少一個(gè)完整的工業(yè)外觀缺陷檢測(cè)項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)，深刻理解工業(yè)場(chǎng)景下的成像、打光、數(shù)據(jù)采集難點(diǎn)。有電子元器件、精密部件等小尺寸產(chǎn)品檢測(cè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2、精通深度學(xué)習(xí)（CV）領(lǐng)域，熟練掌握分類、檢測(cè)、分割等模型。特別重要的是，具備處理“少樣本缺陷”問(wèn)題的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，熟悉異常檢測(cè)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、小樣本學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)。
3、熟練使用PyTorch/TensorFlow等框架，精通Python。不僅限于模型開發(fā)，必須具有將模型部署到實(shí)際產(chǎn)線的經(jīng)驗(yàn)，了解模型壓縮、加速及與PLC、MES等系統(tǒng)聯(lián)調(diào)的流程。
4、具備出色的邏輯思維與系統(tǒng)性解決問(wèn)題的能力。能獨(dú)立規(guī)劃技術(shù)路線，在資源有限的情況下快速迭代驗(yàn)證。熱愛挑戰(zhàn)，學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，能從失敗中快速總結(jié)并調(diào)整方向。