职位背景：
本项目面向全国高铁站房屋顶钢结构空间，通过定制轨道运行的智能巡检机器人，实现对站房钢结构的全天候、自动化巡检。机器人搭载高清摄像系统，对钢结构进行视频采集，并通过AI智能识别技术，及时发现潜在结构病害（如锈蚀、裂纹、螺栓松动等），自动生成巡检报告，助力铁路设施安全管理与维护。
岗位职责：
1.负责巡检机器人视频图像的处理、分析与识别算法研发。
2.针对钢结构表面缺陷（生锈、裂纹、松动等）进行特征提取与分类识别。
3.优化视频识别算法的精度与实时性，提升巡检效率。
4.参与AI训练数据的采集、标注及数据增强策略设计。
5.与硬件团队配合，实现算法在嵌入式/边缘计算平台上的部署与优化。
6.持续迭代巡检系统的算法模块，并参与巡检报告自动生成逻辑的开发。
任职要求：
1.学历背景：计算机、人工智能、电子信息、自动化等相关专业，本科及以上学历。
2.编程技能：熟练掌握 C/C++，有良好的代码规范与调试能力。
3.AI算法能力：
1）熟悉深度学习常用框架（TensorFlow / PyTorch / OpenCV 等）；
2）具备目标检测、图像分类、分割等视频/图像识别经验；
3）有结构缺陷识别、工业视觉检测或视频异常检测项目经验者优先。
4.工程能力：
1）具备算法在嵌入式/边缘计算设备上的部署与优化能力（如 NVIDIA Jetson、RK NPU 等）；
2）了解视频编码解码、实时视频流处理。
5.加分项：
1）有工业机器人、轨道巡检或铁路相关项目经验；
2）熟悉钢结构检测标准与病害类型。
6.综合素质：
1）具备良好的问题分析与解决能力，善于团队合作；
2）适应一定的现场测试与调试工作。
工作地点：
可根据项目需求安排（含出差至铁路站房现场）。
薪酬与发展：
具有竞争力的薪酬方案 + 项目绩效奖金；
参与国家级铁路智能化项目，拥有广阔的技术发展空间；
技术骨干有机会参与项目专利与科研成果申报