算法工程师

1. 技术方案设计与开发 深入分析客户（内部或外部）的质检需求，包括缺陷类型、检测标准、产线节拍和生产环境。 主导设计并撰写详细的AI视觉检测技术方案，包括但不限于：光学成像方案（相机、镜头、光源选型与布局）、图像采集策略、算法模型选型（传统算法与深度学习）、以及系统集成架构。 完成核心算法（如图像预处理、特征提取、分类/分割模型）的初步验证与原型开发。 2. 系统验证与项目实施 搭建并调试机器视觉与AI软件硬件系统，在实验室和生产现场进行系统性验证，确保技术方案的可行性与稳定性。 负责样本采集、数据标注管理，并训练、优化和测试深度学习模型，持续提升模型的准确率、召回率与泛化能力。 主导现场安装、调试、集成（与PLC、机器人、MES等系统）及验收测试（FAT/SAT），确保项目按期高质量交付。 编写项目相关技术文档，如设计方案书、测试报告、用户手册、验收报告等。 3. 生产支持与持续优化 为已上线的AI质检项目提供持续的技术支持，快速定位并解决生产运行中实现的技术问题。 监控系统运行表现，分析误检/漏检案例，迭代优化算法模型与系统参数，实现检测能力的持续提升。 总结项目经验，形成技术标准和知识库，赋能团队，推动技术与流程的标准化。 任职要求 教育背景： 研究生及以上学历，数学、计算机科学、自动化、机械电子、图像处理、模式识别等相关专业。 核心技术能力： 熟练掌握传统视觉及AI视觉算法，熟悉边缘计算、Open CV、YOLO、深度学习框架；熟练掌握Python；熟悉串口、TcpIP、多线程、数据库等编程技术；熟悉工业AI质检项目优先。