1.需求分析与方案设计： 与项目团队（机械、电气、软件、销售）紧密协作，分析客户技术需求，主导设计技术可行、经济高效的算法解决方案。
2.算法优化： 对现有算法进行性能瓶颈分析，并通过算法改进、并行计算、硬件加速等手段实现提速与优化，满足设备的实时性要求（如毫秒级响应）。
3.模型训练与调优:使用常用工具框架进行训练模型，进行超参数调优、模型压缩和加速。数据处理 清洗、标注、构建训练/测试数据集，进行特征工程。
4.工程化落地:将算法模型部署到生产环境（如Docker、Kubernetes等），确保高可用、低延迟。负责算法的现场调试、故障排查与稳定性提升，解决光照、材质、抖动等实际工业环境下的挑战。效果评估 设计A/B测试，监控线上效果，持续迭代优化。
5.跨部门协作:与产品、工程、业务团队沟通，理解需求并转化为技术方案。
编写详尽的技术文档、测试报告和标准化代码。
6.技术研究与创新： 跟踪业界最新的算法和技术动态（如Transformer、少样本学习、自监督学习等），评估其在现有产品和未来方向上的应用潜力，并进行技术预研。
必备条件：
1.本科及以上学历，计算机、自动化、数学、电子信息等相关专业。
2.3年+在视觉、图像处理、数学建模等领域的实际项目开发经验，有非标自动化、智能制造、机器人或精密检测行业背景者优先。
3.精通Python和C++/C#中的至少一门语言，具备扎实的编程能力和良好的代码风格。
4.熟练掌握至少一种主流算法库的使用和原理。
5.具有丰富的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）使用经验，熟悉模型训练、验证及部署流程。
6.出色的分析问题和解决问题的能力，能承受压力，应对项目中的技术挑战。
良好的团队沟通和协作精神，能清晰地向非技术背景人员解释技术方案。
加分项：
有基于GPU的算法加速（CUDA， TensorRT）或嵌入式平台（如NVIDIA Jetson）部署经验。
有3D视觉（线激光、结构光、双目视觉）或点云处理（PCL）项目经验。
熟悉机器人引导（如手眼标定、抓取定位）相关算法。
有算法在工业现场落地调试的经验，了解PLC通信、运动控制等基本概念。