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1．針對零部件表面缺陷，主導算法軟件的需求評估，與算法供應商合作設計及優(yōu)化視覺算法。
2．提升檢測準確率，降低漏檢率和誤檢率。加快處理速度。兼顧魯棒性 Robustness 和泛化性 Generalization。
3．檢測場景的數(shù)據(jù)采集、標注與清洗，結(jié)合數(shù)據(jù)增強技術提升模型泛化能力?；谏a(chǎn)反饋數(shù)據(jù)持續(xù)迭代算法模型，解決新出現(xiàn)的缺陷類型。
4．與硬件（光學、電氣）團隊協(xié)同，將算法適配至實際檢測設備，解決“算法理論效果”與“設備實際表現(xiàn)”的偏差；負責算法的工程化部署：將模型部署至工業(yè)控制器、嵌入式平臺或PC端檢測系統(tǒng)，配合軟件團隊完成算法與設備控制邏輯的集成。
5．理解檢測標準，將業(yè)務規(guī)則轉(zhuǎn)化為算法邏輯。為測試、運維團隊提供算法技術支持，編寫算法使用手冊、制定異常處理預案，參與設備調(diào)試與現(xiàn)場問題排查。
6．跟蹤行業(yè)前沿算法，評估其在應用可行性，推動技術預研與落地。協(xié)助成熟視覺檢測技術在各產(chǎn)線推廣使用。
7．完成每周工作報告總結(jié)撰寫，積極合理的向領導匯報工作進度與問題點；完成上級臨時安排的其它任務。

職位要求：
1. 學歷與專業(yè)：本科及以上學歷，計算機科學、自動化、模式識別、圖像處理等相關專業(yè)。
2. 工作經(jīng)驗：
- 3年以上機器視覺算法開發(fā)經(jīng)驗，有檢測項目（如3C電子、汽車零部件、半導體、鋰電等行業(yè)）全流程落地經(jīng)驗，熟悉生產(chǎn)場景的算法適配難點。
- 主導過“傳統(tǒng)算法+深度學習”混合方案落地（如復雜背景下先用傳統(tǒng)算法定位ROI，再用深度學習細分類）。
- 解決過高速流水線（≥50件/分鐘）或高精度（≤0.01mm）檢測場景的算法瓶頸。
3. 技術能力：
- 算法基礎：精通傳統(tǒng)機器視覺算法（OpenCV/Halcon庫熟練應用，如邊緣檢測、模板匹配、Blob分析）；掌握深度學習框架（TensorFlow/PyTorch），能獨立搭建、訓練檢測模型（如YOLO、Faster R-CNN）與分類模型（如ResNet、EfficientNet）。
- 工程化能力：熟悉C++/Python編程語言，能將算法封裝為可調(diào)用的模塊（如動態(tài)鏈接庫）；了解模型部署工具（如ONNX Runtime、TensorRT），有嵌入式平臺（如Jetson TX2/NX）部署經(jīng)驗者優(yōu)先。
- 場景理解：理解工業(yè)檢測的核心指標（漏檢率、誤檢率、處理速度），能基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)量化算法效果（如將誤檢率從3%降至0.5%）；熟悉至少一種行業(yè)檢測標準（如汽車行業(yè)IATF 16949中的視覺檢測要求）。
4. 軟技能 ：
- 具備強問題拆解能力：能從生產(chǎn)反饋（如“某批次工件頻繁誤判”）中定位算法根因（如樣本分布偏移、特征提取失效）并快速驗證解決方案。
- 優(yōu)秀的跨部門溝通能力：能將算法技術細節(jié)轉(zhuǎn)化為業(yè)務語言（如“算法優(yōu)化后可減少30%人工復核工作量”），推動各團隊協(xié)同解決問題。
- 結(jié)果導向：以“提升生產(chǎn)質(zhì)量/效率”為目標，而非單純追求算法復雜度，能平衡算法性能與工程落地成本。
5. 熟悉IATF16949、ISO14001、ISO27001、TISAX和ISO45001 等體系相關知識。