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崗位描述：
參與工業(yè)質檢方向相關工作，主要負責視覺算法開發(fā)。
a. 數(shù)據(jù)處理與分析： * 熟悉Python，能處理圖像數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、數(shù)據(jù)增強等操作，針對客戶給定的缺陷允收標準，
能夠結合AI檢測結果進行缺陷允收計算； * 對客戶的缺陷數(shù)據(jù)進行分析，了解當前模型或者后處理檢測缺陷的不足，并進行優(yōu)化
b. 開發(fā)和優(yōu)化算法： * 對視覺算法有一定的了解，有相關項目經(jīng)驗，知道算法開發(fā)流程，對算法、模型、數(shù)據(jù)、訓練、測試有基本的概覽，能獨立訓練視覺算法。
c. 算法評估與優(yōu)化： * 熟悉模型計評估指標，能對開發(fā)的算法進行性能評估和分析，以確保其滿足質量控制要求。
任職條件： 1. 學歷要求： * 計算機科學、電子工程、應用數(shù)學、人工智能或相關領域的學士學位或同等學歷。
1. 技術能力： * 具備基本的圖像處理和計算機視覺理論基礎，熟悉常見的圖像處理算法和計算機視覺庫（例如OpenCV）。
* 了解基本的機器學習和深度學習理論，有使用過至少一種主流深度學習框架（例如TensorFlow、PyTorch）的經(jīng)驗。 * 具備良好的編程能力，熟悉Python。
* 具備問題解決能力和創(chuàng)新思維，能夠將理論知識應用于實際工程問題的解決。
1. 技術要求： * 了解常見的圖像處理算法，目標檢測和圖像分割等。
* 了解深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）等基本概念。
* 熟悉圖像特征提取，能夠準確提取缺陷的邊緣信息，用于計算缺陷的尺寸和形狀特征。
* 熟悉計算機視覺相關工具和庫，如OpenCV、PIL等。
1. 個人素質：
* 具備良好的團隊合作能力，能夠與多學科團隊合作，協(xié)同解決復雜問題。
* 具備良好的溝通能力，能夠清晰表達自己的想法和解決方案。
* 具備良好的學習能力和自我驅動能力，能夠持續(xù)學習和適應快速變化的技術環(huán)境