一、职位描述
我们正在寻找一位专注工业视觉检测的算法工程师，负责工业视觉领域的核心算法研发与优化。您将深入工业质检场景，通过深度学习技术解决外观缺陷检测中的关键技术难题，推动智能检测设备的精准化与高效化。
二、核心职责
1. 算法开发与优化
(1)研发基于深度学习的视觉检测模型，针对笔电外壳等产品的颗粒、气泡、压伤、划伤等缺陷进行精准识别与分类。
(2)融合传统图像处理与AI算法，提升复杂场景（如反光材质、缺陷边界模糊）下的检测robustness。
(3)优化模型推理速度与精度，满足产线实时性要求。
2. 全流程AI落地
(1)主导从数据采集、标注、模型训练到嵌入式部署的完整流程，确保算法在工业环境中的稳定性。
(2)针对新产品或新材质快速迭代模型，降低误报率，适应差异化检测需求。
3. 技术难题攻关
(1)解决缺陷位置随机、特征难以量化等传统机器视觉难以突破的瓶颈问题。
(2)设计自适应光学方案与算法联动策略，提升缺陷检出率。
三、任职要求
1. 计算机、自动化、模式识别等相关专业硕士及以上学历，3年以上工业视觉项目经验。
2. 精通Python或C++，熟练掌握PyTorch/TensorFlow框架，熟悉OpenCV/Halcon等传统视觉工具。
3. 具备以下至少一个领域的实战经验：
(1)外观缺陷检测（如表面划伤、凹凸点、异物等）；
(2)模型轻量化与嵌入式部署（TensorRT/OpenVINO）；
(3)小样本学习或迁移学习在工业场景的应用。
4. 加分项
(1)有键盘、电子元器件等精密产品检测经验者；
(2)熟悉3D视觉检测技术或点云处理；
(3)参与过完整AI项目从0到1的落地流程。