1、负责轨道交通行业隧道和管廊壁结构表观缺陷检测相关算法的研发。

2、研究并改进图像分析方法，提升算法在低光照、复杂背景、动态干扰等环境下的鲁棒性。

3、探索深度学习与传统图像处理方法的结合应用。

4、负责算法在端侧设备（ARM、GPU、国产AI芯片）上的部署与优化。

5、跟踪学术前沿与行业发展，推动结构病害检测在智能铁路领域的实际落地。

岗位要求：

1、研究生及以上学历，计算机、自动化、电子信息、数学、地理信息等相关专业，有三年以上工作经验优先。

2、熟悉C++/Python，具备扎实的数据结构和算法基础。

3、熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等）。

4、具备目标检测/分割经验，有缺陷检测、工业视觉或视频监测经验优先。

5、良好的分析能力、团队协作与沟通能力。

6、能适应偶尔出差。