更新于 11月23日

图像算法工程师

1.5-2.5万
  • 成都温江区
  • 1-3年
  • 本科
  • 全职
  • 招4人

职位描述

CCD图像识别产品机器人TransformerDNN人工智能工业自动化
岗位职责:
  1. 模型研发与优化:
    • 负责工业视觉场景(如缺陷检测、分类、分割、定位、测量、OCR等)下深度学习算法的研究、选型、设计与实现。
    • 针对产线特定需求,对现有SOTA模型(如YOLO系列、Mask R-CNN、UNet、ResNet等)进行优化、剪枝、量化及轻量化部署。
    • 探索并应用自监督学习、半监督学习、小样本学习等前沿技术,以解决工业场景中数据稀缺和标注成本高的问题。
  2. 数据处理与Pipeline构建:
    • 负责构建和维护大规模、高质量的工业图像数据集,包括数据采集、清洗、增强和标注规范制定。
    • 设计和实现高效的数据预处理与在线增强Pipeline,提升模型的泛化能力和鲁棒性。
    • 深入分析bad case,通过数据迭代驱动模型性能持续提升。
  3. 模型部署与落地:
    • 将训练好的模型部署到实际生产环境(如GPU服务器、工控机、边缘计算设备等)。
    • 精通TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime等至少一种推理加速框架,并进行性能调优。
    • 与软件工程师协作,完成算法模块的集成、封装和API接口开发。
  4. 工程与创新:
    • 编写高质量、可维护的代码(Python/C++),并撰写详尽的技术文档。
    • 跟踪计算机视觉和深度学习领域的最新进展,评估其在工业应用中的可行性。
技术要求(我们希望您具备):
【硬性要求】
  • 学历与经验:计算机、自动化、电子工程、数学等相关专业,本科及以上学历,拥有1年以上工业视觉或计算机视觉领域的深度学习项目实战经验。
  • 编程基础:精通Python,具备扎实的编程能力和良好的代码风格。
  • 深度学习框架:熟练掌握PyTorch或TensorFlow至少一种深度学习框架,理解其底层机制和计算图原理。有从零开始搭建、训练和调试模型的能力。
  • 计算机视觉基础:扎实的计算机视觉基础,熟悉图像处理基本操作(OpenCV)、常用数据增强方法及模型评估指标。
  • 经典模型架构:深入理解并实践过主流CNN架构(如ResNet, VGG, MobileNet等)以及目标检测(如Faster R-CNN, YOLO系列)、图像分割(如UNet, Mask R-CNN)等领域的经典模型。
【加分项 - 让您脱颖而出】
  • 工业视觉专精:
    • 有实际的工业缺陷检测、精密测量、字符识别等项目经验,对光照变化、材质反光、复杂背景等工业难题有深刻理解和处理经验。
    • 熟悉GigE Vision, GenICam等工业相机协议和SDK。
  • 模型部署与性能优化:
    • 有丰富的模型部署经验,熟练掌握TensorRT、OpenVINO、ONNX 中至少一种,并对模型剪枝、量化、知识蒸馏等优化技术有实战经验。
    • 具备C++编程能力,能够进行高性能的算法模块开发。
  • 前沿技术探索:
    • 了解并尝试过Transformer(如DETR, ViT)、Diffusion Model、自监督学习(如MAE, SimCLR) 等在视觉任务中的应用。
    • 有异常检测、小样本学习、领域自适应等项目经验者优先。
  • 工具与流程:
    • 熟悉Docker容器化技术,了解CI/CD流程。
    • 熟练使用Git进行代码版本管理。
    • 有使用MLflow、Weights & Biases等MLOps工具的经验。

工作地点

成都温江区星河WORLD科创城

职位发布者

李晓辉/HR

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公司Logo成都欣动立自动化设备有限公司
成都欣动立自动化设备有限公司为国家认证高新技术企业,是一家总部位于深圳、立足成都、面向西南市场的专业工业视觉检测系统集成供应商。经过多年的市场积累,公司与海康、西克(SICK)、森萨帕特(SENSOPART)、大华等国际著名企业建立长期合作关系。凭借在自动化领域的专业水平和成熟的技术,在工业视觉领域迅速崛起!我们的客户:BYD、 FOXCONN、 BOE、华为、西门子等。公司实行8小时工作制,建立完善的员工培训晋升机制,公司购买五险,年底双薪
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