Responsibilities
- 工业视觉检测算法开发：负责产线视觉检测系统算法设计与落地，包括缺陷检测（裂纹、破损等）、目标检测与分类、图像分割等。
- ADAS视觉感知支持与优化：参与ADAS视觉感知相关算法的研发与优化，涵盖目标检测与识别、场景理解等方向。
- 模型训练与优化：使用主流检测框架完成数据标注、模型训练、调优和评估；针对实际部署环境（GPU/嵌入式平台）进行模型量化、加速等优化工作。
- 多模态技术探索（加分方向）：参与视频理解与文本生成（Video-to-Text）等多模态技术在工业或车载场景中的探索应用；具备大模型微调经验（SFT/LoRA）者优先。
- 算法工程化与系统集成：将算法集成至产线检测系统或上层应用平台，保障推理实时性、稳定性与可维护性。
Requirements
- 计算机视觉、人工智能、电子工程等相关专业本科及以上学历，硕士优先。
- 2年以上计算机视觉/深度学习工作经验，有工业缺陷检测或ADAS视觉项目落地经验者优先。
- 熟练掌握目标检测、图像分类、图像分割等核心算法，能够独立完成主流检测模型的训练、调参与部署。
- 深入理解CNN、Transformer等主流深度学习架构，了解其在视觉任务中的适用场景与差异。
- 熟练使用计算机视觉相关的开源库与框架，如 OpenCV、TensorFlow、PyTorch 等。
- 具备良好的工程能力，代码规范，能够独立推进算法从研发到系统集成的完整链路。
Nice to Have
- 有工业质检视觉系统（缺陷检测、OCR、尺寸测量等）完整落地经验。
- 有ADAS/自动驾驶相关视觉算法开发经验（感知、BEV、车道线检测等）。
- 发表过CV相关论文或参加竞赛并取得成绩。
- 具备一定的大模型应用经验，了解多模态模型（如视频理解/图文模型）或大模型微调（LoRA、SFT等）者加分。
