算法工程师（佛山）

岗位职责:
1.机器视觉算法开发与优化
负责工业场景下的机器视觉算法研发，包括但不限于:
2D视觉检测(缺陷检测、OCR、条码识别、尺寸测量)
3D视觉处理(点云配准、三维重建、结构光/TOF相机数据处理)
定位与匹配(模板匹配、特征点检测、SIFT/SURF/ORB)
运动分析与追踪(多目标跟踪、光流分析)
针对工业场景优化传统算法(如OpenCV图像处理)
与深度学习模型(如YOLO、UNet)
解决实际工业问题(如反光、低对比度、高速运动场景下的鲁棒性优化)
2.工业数据与模型优化
设计数据采集方案，构建高精度工业视觉数据集(如缺陷样本库)
开发数据增强与合成方法(如GAN生成缺陷数据)
优化模型在边缘设备(如Jetson、工业工控机)上的推理效率
实现模型轻量化(TensorRT量化、剪枝)与加速(多线程、CUDA优化)
3.视觉系统集成与调试
与自动化工程师协作，完成视觉系统与PLC/机械臂的通信对接
开发相机标定(Halcon/OpenCv)、多相机同步采集方案
设计视觉引导系统(如机器人抓取定位、对位贴合）
编写SDK或API供上位机调用，并输出标准化协议(如Modbus、TCP/IP)
4.工业现场支持与优化
参与设备现场调试，解决光照变化、振动干扰等实际问题
建立视觉检测标准(如误检率/漏检率指标)
持续优化算法稳定性，适应不同产线环境
5.技术文档与标准化
编写算法设计文档、测试报告及用户手册
制定视觉算法开发规范与部署流程
申请技术专利(如新型检测算法或系统架构)
任职要求:
1.理工类专业(计算机、人工智能专业优先);
2.本科及以上毕业生;
3.熟练掌握常用的编程语言(如Python、C++)及AI框架(如TensorFlow、PyTorch、MXNet)、halcon、visionpro等机器视觉软件
4.精通机器学习、深度学习理论及其在不同场景下的
应用。
5.具备较强的数据分析能力和数学功底，熟悉线性代数、概率论与数理统计等。
6.具有实际项目经验，能够独立完成从数据处理到模型部署的全流程工作。
7.具备较强的团队合作精神和沟通能力。