储能系统集成工程师

岗位职责 1. 工业视觉核心算法研发 主导工业表面瑕疵、外观缺陷检测方向深度学习算法研发，负责图像分类、语义分割、目标检测、异常检测、字符识别等核心算法设计、选型、特征工程搭建、模型训练调优与效果评测；跟进深度学习前沿技术，主导专利、软著、技术成果沉淀。 2. 端到端 AI 训练 & 推理系统搭建 基于主流开源框架与工具链，统筹 AI 模型训练平台、离线训练体系、边缘端推理部署系统全流程开发，完成自研工业 AI 检测工具链搭建、产品化迭代，持续优化算法精度、推理速度、系统稳定性，完成视觉 AI 系统与现有工业视觉业务平台集成对接。 3. 项目落地与技术赋能 支持工业视觉 AI 质检项目落地，适配 3C 电子、零部件、板材等多行业质检场景；对内开展自研 AI 平台实操培训，协同交付团队完成项目全流程交付，现场算法调优、联调适配，保障项目量产上线。 4. 全流程研发规范执行 参与业务需求评审、技术架构设计、代码开发调试、技术文档输出；定期同步研发进度，复盘技术问题并输出最优解决方案，对内对外完成技术对接、需求沟通与客户技术对接工作。 5. 技术团队协同与统筹 具备技术统筹意识，可统筹模块研发工作，配合团队完成技术方案落地，统筹疑难技术问题攻坚。 任职资格 1. 全日制硕士及以上学历，计算机视觉、人工智能、自动化、电子信息等相关专业。 2. 拥有8 年及以上工业图像视觉算法全职研发经验，精通图像分类、语义 / 实例分割、高精度目标检测、异常检测等主流视觉任务，具备深厚算法实战功底。 3. 具备5 年及以上端到端 AI 训练系统 推理部署系统独立研发经验，完整参与过从数据生产、模型训练、量化压缩、边缘部署全链路体系搭建。 4. 精通 Python，熟练掌握 C/C 、C# 至少一门工程开发语言，熟练运用 OpenCV 完成视觉图像预处理、图像分析等工程开发工作。 5. 精通 PyTorch 主流深度学习框架，吃透 CNN、Transformer、GAN、扩散模型等主流深度学习算法底层原理，可独立完成算法改良与场景化适配。 6. 具备极强代码规范意识与工程化思维，擅长定位算法瓶颈、排查线上线下异常问题，独立完成复杂技术难题攻坚。 7. 深耕工业机器视觉赛道，热爱工业质检方向，具备极强自主学习能力与技术创新思维，可快速适配行业新场景、新需求并输出落地解决方案。 8. 职业素养端正，抗压能力强，可独立牵头算法项目推进；具备优秀团队协作能力与跨部门沟通能力，坚定推动 AI 技术产业落地。 9. 接受短期异地项目出差，现场支持项目调试与落地交付工作。