视觉算法工程师L002

"一、岗位职责：
1. 负责工业场景下机器视觉核心算法的研发与优化，包括图像预处理、特征提取、目标检测、缺陷识别、3D点云处理等模块。
2. 针对新能源（锂电池/光伏组件）、精密电子（PCB/FPC检测）、汽车零部件（尺寸测量、表面缺陷）等行业需求，设计高精度的视觉检测方案。
3. 配合硬件团队完成相机/镜头/光源选型、光学系统调试及算法落地部署，确保系统实时性与稳定性。
4. 主导传统算法或深度学习在工业检测中的应用，开发基于CNN、Transformer等模型的分类、分割、异常检测算法。
5. 撰写算法设计文档、技术专利及标准化代码，为工程团队提供算法支持及客户现场技术攻关。
6. 跟踪行业前沿技术（如小样本学习、自监督学习、多模态融合），推动算法在工业场景的迭代创新。
5. 遵守公司信息安全相关管理制度及保护公司安全信息资产。
6. 知识产权的保密条款执行。
二、任职要求：
1. 核心能力：
① 计算机/自动化/数学/电子信息等专业，本科学历2年以上工业视觉算法开发经验，硕士以上学历放宽至1年以上工业视觉算法开发经验。
② 精通编程语言，能熟练应用C++/C#/Python/OpenCV/YOLO/深度学习，熟练使用视觉库，掌握深度学习框架及模型压缩技术。
③ 扎实的图像处理功底：精通滤波、形态学、边缘检测、模板匹配、几何变换、相机标定等传统算法。
④ 具备工业检测项目全流程经验：需求分析→数据采集→算法选型→模型训练→工程落地→性能优化。
⑤ 熟悉常用的工业相机（面阵/线扫/3D等）、镜头（远心/FA等）、光源（结构光/同轴光等）特性及选型逻辑。
2. 行业适配加分项：
① 有新能源行业经验（如锂电池极片瑕疵检测、光伏EL缺陷分析）或汽车零部件（焊接/涂胶检测）项目背景。
② 熟悉3D视觉技术（结构光/双目/ToF）、点云配准、三维重建及高精度测量算法。
③ 在顶会（CVPR/ICCV等）或SCI期刊发表过机器视觉相关论文，或持有发明专利者优先。
3. 软性要求：
① 具备严谨的工程思维，能快速定位产线检测中的光学干扰、运动模糊等实际问题。
② 强烈的技术钻研精神，能承受高压环境下的技术攻关挑战。
③ 优秀的跨部门协作能力，可清晰传达技术方案至非技术人员。
④ 具备优秀的逻辑思维能力、沟通能力、团队协作精神，能独立解决复杂的技术问题，能在跨职能团队中有效工作，并有较好的执行力。"