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更新于 11月23日
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圖像算法工程師

1.5-2.5萬
  • 成都溫江區(qū)
  • 1-3年
  • 本科
  • 全職
  • 招4人

職位描述

CCD圖像識別產(chǎn)品機器人TransformerDNN人工智能工業(yè)自動化
崗位職責(zé)：
  1. 模型研發(fā)與優(yōu)化：
    • 負(fù)責(zé)工業(yè)視覺場景（如缺陷檢測、分類、分割、定位、測量、OCR等）下深度學(xué)習(xí)算法的研究、選型、設(shè)計與實現(xiàn)。
    • 針對產(chǎn)線特定需求，對現(xiàn)有SOTA模型（如YOLO系列、Mask R-CNN、UNet、ResNet等）進行優(yōu)化、剪枝、量化及輕量化部署。
    • 探索并應(yīng)用自監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，以解決工業(yè)場景中數(shù)據(jù)稀缺和標(biāo)注成本高的問題。
  2. 數(shù)據(jù)處理與Pipeline構(gòu)建：
    • 負(fù)責(zé)構(gòu)建和維護大規(guī)模、高質(zhì)量的工業(yè)圖像數(shù)據(jù)集，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、增強和標(biāo)注規(guī)范制定。
    • 設(shè)計和實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理與在線增強Pipeline，提升模型的泛化能力和魯棒性。
    • 深入分析bad case，通過數(shù)據(jù)迭代驅(qū)動模型性能持續(xù)提升。
  3. 模型部署與落地：
    • 將訓(xùn)練好的模型部署到實際生產(chǎn)環(huán)境（如GPU服務(wù)器、工控機、邊緣計算設(shè)備等）。
    • 精通TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime等至少一種推理加速框架，并進行性能調(diào)優(yōu)。
    • 與軟件工程師協(xié)作，完成算法模塊的集成、封裝和API接口開發(fā)。
  4. 工程與創(chuàng)新：
    • 編寫高質(zhì)量、可維護的代碼（Python/C++），并撰寫詳盡的技術(shù)文檔。
    • 跟蹤計算機視覺和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新進展，評估其在工業(yè)應(yīng)用中的可行性。
技術(shù)要求（我們希望您具備）：
【硬性要求】
  • 學(xué)歷與經(jīng)驗：計算機、自動化、電子工程、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷，擁有1年以上工業(yè)視覺或計算機視覺領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)經(jīng)驗。
  • 編程基礎(chǔ)：精通Python，具備扎實的編程能力和良好的代碼風(fēng)格。
  • 深度學(xué)習(xí)框架：熟練掌握PyTorch或TensorFlow至少一種深度學(xué)習(xí)框架，理解其底層機制和計算圖原理。有從零開始搭建、訓(xùn)練和調(diào)試模型的能力。
  • 計算機視覺基礎(chǔ)：扎實的計算機視覺基礎(chǔ)，熟悉圖像處理基本操作（OpenCV）、常用數(shù)據(jù)增強方法及模型評估指標(biāo)。
  • 經(jīng)典模型架構(gòu)：深入理解并實踐過主流CNN架構(gòu)（如ResNet, VGG, MobileNet等）以及目標(biāo)檢測（如Faster R-CNN, YOLO系列）、圖像分割（如UNet, Mask R-CNN）等領(lǐng)域的經(jīng)典模型。
【加分項 - 讓您脫穎而出】
  • 工業(yè)視覺專精：
    • 有實際的工業(yè)缺陷檢測、精密測量、字符識別等項目經(jīng)驗，對光照變化、材質(zhì)反光、復(fù)雜背景等工業(yè)難題有深刻理解和處理經(jīng)驗。
    • 熟悉GigE Vision, GenICam等工業(yè)相機協(xié)議和SDK。
  • 模型部署與性能優(yōu)化：
    • 有豐富的模型部署經(jīng)驗，熟練掌握TensorRT、OpenVINO、ONNX 中至少一種，并對模型剪枝、量化、知識蒸餾等優(yōu)化技術(shù)有實戰(zhàn)經(jīng)驗。
    • 具備C++編程能力，能夠進行高性能的算法模塊開發(fā)。
  • 前沿技術(shù)探索：
    • 了解并嘗試過Transformer（如DETR, ViT）、Diffusion Model、自監(jiān)督學(xué)習(xí)（如MAE, SimCLR） 等在視覺任務(wù)中的應(yīng)用。
    • 有異常檢測、小樣本學(xué)習(xí)、領(lǐng)域自適應(yīng)等項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
  • 工具與流程：
    • 熟悉Docker容器化技術(shù)，了解CI/CD流程。
    • 熟練使用Git進行代碼版本管理。
    • 有使用MLflow、Weights & Biases等MLOps工具的經(jīng)驗。

工作地點

成都溫江區(qū)星河WORLD科創(chuàng)城

職位發(fā)布者

李曉輝/HR

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成都欣動立自動化設(shè)備有限公司為國家認(rèn)證高新技術(shù)企業(yè)，是一家總部位于深圳、立足成都、面向西南市場的專業(yè)工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)集成供應(yīng)商。經(jīng)過多年的市場積累，公司與?？?、西克（SICK)、森薩帕特（SENSOPART)、大華等國際著名企業(yè)建立長期合作關(guān)系。憑借在自動化領(lǐng)域的專業(yè)水平和成熟的技術(shù)，在工業(yè)視覺領(lǐng)域迅速崛起！我們的客戶：BYD、 FOXCONN、 BOE、華為、西門子等。公司實行8小時工作制，建立完善的員工培訓(xùn)晉升機制，公司購買五險，年底雙薪
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