一、技术能力要求

1、编程语言：Python、C++

2、深度学习：PyTorch/TensorFlow→YOLO系列实战经验

3、计算机视觉：OpenCV、图像处理、实例分割

4、部署能力：模型优化、ONNX/TensorRT、边缘计算

二、具体技术要求

1.标注与数据准备

熟练使用LabelBee、LabelImg等标注工具

数据增强、数据集管理经验

2.模型训练与优化

YOLO v5/v8/v9/v11实际项目经验

分割模型（Mask RCNN、YOLOSeg）实战经验

小样本学习、迁移学习能力

3.工业部署经验

模型量化、剪枝、蒸馏经验

ONNX/TensorRT/OpenVINO部署

边缘设备（Jetson、工控机）部署

4.机械臂集成

ROS/ROS2基础

相机机械臂标定

实时推理优化

三、项目经验

具备至少 1 个 “视觉 + 机械臂” 避障相关项目落地经验，需涉及真实工业场景

1、工业缺陷检测项目

2、目标检测/分割实际应用

3、模型从训练到部署全流程

4、机械臂视觉引导项目

5、玻璃、反光表面检测

6、实时避障系统开发

7、边缘AI部署经验

五、学历要求：本科及以上