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工作內(nèi)容及職責：
1、主導工業(yè)視覺檢測相關算法的研發(fā)，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(tǒng)圖像處理技術（如濾波、邊緣檢測、形態(tài)學處理）與深度學習算法（如CNN、YOLO、Transformer）；
2、針對工業(yè)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(yè)痛點設計魯棒性算法，優(yōu)化算法在實時性（≤50ms）、檢測精度（≥99.5%）、泛化性等關鍵指標；
4、優(yōu)化算法性能，提升檢測速度與準確率，滿足工業(yè)場景的實時性需求；
5、跟蹤前沿技術（如少樣本學習、自監(jiān)督學習、3D視覺），探索其在工業(yè)檢測中的創(chuàng)新應用；
6、與硬件、軟件團隊協(xié)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(xié)同產(chǎn)品經(jīng)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(guī)劃與核心代碼評審；
崗位要求
1、經(jīng)驗：3年以上工業(yè)視覺算法開發(fā)經(jīng)驗，主導過2個及以上完整項目落地；
2、精通傳統(tǒng)圖像處理算法（OpenCV/Halcon）及深度學習框架（PyTorch/TensorFlow/YOLO）；
4、傳統(tǒng)方向：精通圖像分割（分水嶺/GraphCut）、特征工程（SIFT/HOG）、形態(tài)學處理、光學仿真（鏡頭畸變校正）；
5、精通PyTorch，YOLO、Mask R-CNN、UNet++等模型改造經(jīng)驗，具備自研Attention機制、損失函數(shù)等創(chuàng)新能力
6、熟練使用C#/Python，具備高性能算法開發(fā)及優(yōu)化能力。
7、理解工業(yè)質檢痛點（如數(shù)據(jù)樣本不均衡、標注成本高、產(chǎn)線環(huán)境復雜），針對性設計數(shù)據(jù)增強、遷移學習、主動學習等解決方案。
8、熟悉工業(yè)領域常見檢測標準（如外觀缺陷分級、尺寸公差要求），能將業(yè)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?jīng)驗。
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(xiàn)場調(diào)試。