视觉算法工程师

工作职责
1. 跟踪计算机视觉与 AI 领域前沿技术，深度挖掘电缆、电池、铜箔等工业制造场景的视觉应用需求，输出针对性视觉检测解决方案，制定项目技术路线与实施计划。

2. 负责目标检测、目标追踪、图像分割、图像分类等核心视觉算法的研发与性能优化，针对工业产品表面缺陷（划痕、破洞、鼓包等）持续提升算法准确率与运行效率。

3. 基于深度学习框架完成模型训练、调优与效果评估，推动算法模型在工业检测场景的落地部署，持续监控并优化线上模型的稳定性与识别精度。

4. 负责图像预处理、增强、去噪及特征提取等全流程图像处理工作，沉淀图像数据处理方法，为算法迭代提供高质量数据支撑。

5. 编写并维护算法原理、模型结构、训练流程等技术文档，配合跨团队协同推进项目落地，提供内部技术支持与能力赋能。

工作要求
1. 计算机科学、自动化、电子信息、模式识别等相关专业背景，掌握计算机视觉基础理论，熟悉目标检测、图像分割、特征提取等核心算法原理。

2. 精通 Python 或 C++ 至少一门编程语言，具备良好的代码质量意识与规范编码习惯。

3. 熟练掌握 PyTorch/TensorFlow 等至少一种深度学习框架，具备完整的模型训练、调优与落地实践经验。

4. 具备优秀的问题拆解、风险识别与项目推进能力，能够独立推动技术问题落地解决。

5. 具备良好的沟通表达与文档撰写能力，工作积极主动，抗压能力强，认同公司核心价值观。

加分项

- 有工业缺陷检测、智能制造视觉项目落地经验，熟悉电缆、新能源电池、铜箔等制造场景优先

- 熟练掌握传统图像处理技术（滤波、增强、去噪、SIFT/HOG/SURF 等），有传统算法与深度学习融合优化经验优先

- 了解工业制造流程、设备运维或能源管理相关领域知识，能快速理解工业场景业务需求优先

专业要求
计算机科学、自动化、电子信息、模式识别等相关专业背景