【岗位职责】
• 独立负责工业视觉项目中图像检测模型的设计、训练和部署；
• 针对复杂缺陷类型进行模型优化与性能评估；
• 探索并集成YOLO/Faster R-CNN/DETR等算法在不同产品线中的应用；
• 编写可复用模块并指导初级工程师完成子任务。
【岗位要求】
• 2年以上图像识别、目标检测或缺陷检测算法开发经验；
• 熟悉深度学习框架（PyTorch）、常用检测模型（YOLO系列、Faster-RCNN、DETR等）；
• 有工业视觉背景者优先，如：半导体、面板、PCB、电池等行业；
• 能独立完成模型训练、指标分析与部署上线；
• 掌握基本图像处理能力（OpenCV）；
• 较强的问题分析能力与模型调优能力。
加分项：
• 有工业视觉（如外观检测、缺陷检测）落地项目经验；
• 熟悉分割、分类、检测任务的指标与训练方法；
• 熟悉项目部署流程，能结合工程实际做性能权衡；
• 英文文献阅读能力良好，可跟进最新CVPR/ICCV/NIPS技术；
• 熟悉 AutoML、蒸馏、剪枝、迁移学习等优化手段者优先。