公司簡介
我們是一家在能源制造業(yè)及數(shù)字孿生領(lǐng)域深耕的創(chuàng)新型企業(yè)，致力于通過前沿的人工智能技術(shù)推動行業(yè)發(fā)展，打造智能化、高效化的能源制造解決方案?，F(xiàn)因業(yè)務拓展需要，誠邀資深計算機視覺算法工程師加入我們的團隊，共同開啟智能能源制造的新篇章。
崗位職責
算法研發(fā)與優(yōu)化：專注于計算機視覺方向的AI算法研發(fā)。針對能源制造業(yè)（如設備缺陷檢測、安全行為分析）及數(shù)字孿生業(yè)務場景，設計、實現(xiàn)和優(yōu)化高效的CV算法，提升模型在復雜工業(yè)環(huán)境下的性能和準確性。
任職要求
1. 基礎(chǔ)素質(zhì)與經(jīng)驗
計算機科學、人工智能、數(shù)學、自動化等相關(guān)專業(yè)本科及以上學歷。
1年以上機器學習、深度學習相關(guān)工作經(jīng)驗，有制造業(yè)、工業(yè)質(zhì)檢或數(shù)字孿生相關(guān)項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
熱愛人工智能算法工作，具備極強的邏輯思維、問題解決能力和創(chuàng)新意識。
具備良好的團隊合作精神和溝通能力，能在壓力下高效交付高質(zhì)量成果。
2. 核心專業(yè)技能（計算機視覺方向）
理論扎實：精通機器學習、深度學習核心原理，對CNN、Transformer、GAN、Diffusion Models等主流架構(gòu)有深入理解。
任務專精：在以下至少一個子領(lǐng)域有深厚的實戰(zhàn)經(jīng)驗：
圖像識別與分類：工業(yè)缺陷分類、物料識別。
目標檢測：高精度小目標檢測、多尺度目標檢測（熟悉YOLO系列, Faster R-CNN, DETR等）。
圖像分割：語義分割、實例分割（熟悉U-Net, Mask R-CNN, Segment Anything Model等），用于精細化缺陷定位。
3. 技術(shù)棧要求
編程語言：精通 Python。
深度學習框架：熟練掌握 PyTorch 或 TensorFlow，具備從0到1搭建模型及調(diào)優(yōu)能力。
視覺庫與工具：精通 OpenCV, PIL, Scikit-image 等圖像處理庫；熟悉 MMDetection, Detectron2, Hugging Face 等開源算法庫。
模型部署與加速：
熟悉模型壓縮與加速技術(shù)（剪枝、量化、蒸餾）。
熟練使用 TensorRT, ONNX Runtime進行模型推理加速。
工程化能力：
熟悉 Linux 開發(fā)環(huán)境，熟練使用 Git, Docker, Kubernetes 進行容器化部署和管理。
了解基本的后端服務開發(fā)（FastAPI/Flask）或大數(shù)據(jù)處理流程（Spark/Flink）者更佳。