職位描述
圖像識別產(chǎn)品人臉識別產(chǎn)品機器人OpenCVPython
一、崗位職責(zé)：
1.負責(zé)開發(fā)和部署機器視覺解決方案，以解決工業(yè)生產(chǎn)中的自動檢測、識別和測量問題。具體職責(zé)包括：
需求分析與方案設(shè)計： 深入理解視覺檢測需求，并設(shè)計合理的技術(shù)實現(xiàn)方案。
圖像采集與預(yù)處理： 參與設(shè)計或選型圖像采集系統(tǒng)（包括相機、鏡頭、光源等），并負責(zé)圖像預(yù)處理算法的開發(fā)與優(yōu)化，以提升圖像質(zhì)量。
2.算法開發(fā)與實現(xiàn)：
負責(zé)傳統(tǒng)圖像處理算法（如 blob分析、邊緣檢測、輪廓提取、形態(tài)學(xué)操作、模板匹配等）的研發(fā)與應(yīng)用。
負責(zé)基于深度學(xué)習(xí)的檢測、分類、分割模型的開發(fā)、訓(xùn)練、優(yōu)化與部署（如YOLO, UNet等模型）。
二、技術(shù)要求：
1.學(xué)歷與專業(yè)： 本科及以上學(xué)歷，計算機、自動化、電子信息、模式識別、圖像處理等相關(guān)專業(yè)。
2.編程基礎(chǔ)： 精通Python或C++中的至少一種，具備扎實的編程能力和良好的代碼風(fēng)格。
3.視覺算法經(jīng)驗：
熟練掌握OpenCV等常用圖像處理庫，有豐富的實際項目應(yīng)用經(jīng)驗。
熟悉經(jīng)典的圖像處理算法和機器視覺理論。
4.深度學(xué)習(xí)框架： 熟練掌握至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch, TensorFlow, PaddlePaddle），有實際使用CNN完成目標(biāo)檢測、圖像分類等項目的經(jīng)驗優(yōu)先。
1.負責(zé)開發(fā)和部署機器視覺解決方案，以解決工業(yè)生產(chǎn)中的自動檢測、識別和測量問題。具體職責(zé)包括：
需求分析與方案設(shè)計： 深入理解視覺檢測需求，并設(shè)計合理的技術(shù)實現(xiàn)方案。
圖像采集與預(yù)處理： 參與設(shè)計或選型圖像采集系統(tǒng)（包括相機、鏡頭、光源等），并負責(zé)圖像預(yù)處理算法的開發(fā)與優(yōu)化，以提升圖像質(zhì)量。
2.算法開發(fā)與實現(xiàn)：
負責(zé)傳統(tǒng)圖像處理算法（如 blob分析、邊緣檢測、輪廓提取、形態(tài)學(xué)操作、模板匹配等）的研發(fā)與應(yīng)用。
負責(zé)基于深度學(xué)習(xí)的檢測、分類、分割模型的開發(fā)、訓(xùn)練、優(yōu)化與部署（如YOLO, UNet等模型）。
二、技術(shù)要求：
1.學(xué)歷與專業(yè)： 本科及以上學(xué)歷，計算機、自動化、電子信息、模式識別、圖像處理等相關(guān)專業(yè)。
2.編程基礎(chǔ)： 精通Python或C++中的至少一種，具備扎實的編程能力和良好的代碼風(fēng)格。
3.視覺算法經(jīng)驗：
熟練掌握OpenCV等常用圖像處理庫，有豐富的實際項目應(yīng)用經(jīng)驗。
熟悉經(jīng)典的圖像處理算法和機器視覺理論。
4.深度學(xué)習(xí)框架： 熟練掌握至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch, TensorFlow, PaddlePaddle），有實際使用CNN完成目標(biāo)檢測、圖像分類等項目的經(jīng)驗優(yōu)先。
工作地點
北京海淀區(qū)四季慧谷·國家網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)園-18號樓
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