必备条件:
硕士及以上，985/211院校
优先条件:
无
岗位职责:
1.负责开发基于深度学习的缺陷检测算法，推动公司在此领域的技术创新与突破
2负责构建融合传统图像处理（形态学分析/分割）与深度学习（YOLO/UNet）的混合检测框架"
3.设计针对复杂纹理面料特性，研发抗干扰的图像增强与特征提取方案
4.实现算法在Jetson AGX/NVIDIA A2等边缘计算设备的部署，推理速度≤50ms/帧
5.开发模型压缩方案（知识蒸馏/量化），模型体积控制在200MB以内
6.搭建自动化模型调优系统，支持在线学习与缺陷样本增量训练
7.参与编写技术文档，包括训练方法、数据标注、专利等
任职要求:
1.学历：优先选择博士，若是过往工作内容与我们当下做的事情重合度高，我们接受硕士学历（211/985院校）
2.专业：视觉/模式识别/计算机/数学以及相关方向 "在CVPR/ICCV/TPAMI等顶会/期刊发表过缺陷检测相关论文。
3.算法工作经验，最好是5年以上，博士期间的算法经验纳入工作经验统计范畴
4.精通Python、C++或C#等开发编程语言
5.精通CNN、Transformer或3D视觉算法，精通Pytorch或Tensorflow框架
6.精通PyTorch/Tensorflow与ONNX转换，有TensorRT部署实战经验
7.掌握工业检测核心算法：小样本学习、异常检测
8.熟练使用Halcon/OpenCV实现传统图像处理pipeline
9.具备生产环境问题解决能力（应对光照变化/机械振动/样本不平衡等场景挑战）