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一、 崗位職責(zé) 1. 算法設(shè)計(jì)與開發(fā)： a) 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法開發(fā)：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)可見光視頻、紅外視頻、氣體傳感器數(shù)據(jù)的融合算法，解決工業(yè)場(chǎng)景下復(fù)雜環(huán)境干擾（如粉塵、高溫、光照變化）對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的影響；開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的多傳感器數(shù)據(jù)融合模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)（如皮帶機(jī)托輥發(fā)熱、死輥、缺輥、皮帶跑偏）與人員行為及環(huán)境識(shí)別（如未佩戴安全帽/工服、火情等）的高精度檢測(cè)。 b) 設(shè)備故障檢測(cè)算法開發(fā)：針對(duì)石化、鋼鐵、煤炭行業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備（如運(yùn)輸皮帶機(jī)、壓力容器、旋轉(zhuǎn)機(jī)械），開發(fā)基于熱紅外圖像的故障檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)托輥卡轉(zhuǎn)、筒體磨穿等故障的實(shí)時(shí)識(shí)別與定位。研究軸心軌跡特征識(shí)別、振動(dòng)信號(hào)分析等傳統(tǒng)算法與深度學(xué)習(xí)結(jié)合的混合模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備早期故障預(yù)警（如軸承銹蝕、潤(rùn)滑油缺失），降低誤報(bào)率。 c) 人員安全監(jiān)測(cè)算法開發(fā)：基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，開發(fā)人員異常行為識(shí)別算法（如摔倒檢測(cè)、區(qū)域入侵預(yù)警），結(jié)合姿態(tài)估計(jì)和時(shí)序建模，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下的實(shí)時(shí)行為分析；設(shè)計(jì)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合框架（如視頻 + IMU + 氣體濃度），提升人員安全監(jiān)測(cè)的魯棒性，支持在低光照、遮擋等極端條件下的可靠檢測(cè)。 2. 系統(tǒng)集成與優(yōu)化： a) 邊緣端算法部署：針對(duì)輪式/掛軌機(jī)器人的邊緣計(jì)算平臺(tái)（如RK3588、X5、S100等），優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型，確保在一定功耗下下實(shí)現(xiàn)推理速度持續(xù)提升；開發(fā)算法模塊與機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)無縫對(duì)接，支持多機(jī)器人協(xié)同調(diào)度與任務(wù)分配。 b) 算法性能優(yōu)化：采用分布式訓(xùn)練框架和自動(dòng)化調(diào)參工具，提升模型訓(xùn)練效率，縮短迭代周期；設(shè)計(jì)在線學(xué)習(xí)機(jī)制，利用機(jī)器人實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化模型，適應(yīng)工業(yè)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化。 3. 團(tuán)隊(duì)協(xié)同：能夠與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)、硬件開發(fā)團(tuán)隊(duì)、嵌入式軟件開發(fā)團(tuán)隊(duì)、測(cè)試團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作。比如深入理解石化、鋼鐵、煤炭等行業(yè)的業(yè)務(wù)需求，與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)共同制定算法技術(shù)方案，明確檢測(cè)指標(biāo)；參與機(jī)器人硬件選型，確保算法需求與硬件能力的匹配（如紅外熱像儀分辨率、氣體傳感器響應(yīng)速度）。 二、 任職要求 1. 學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)：碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)；3年以上工業(yè)檢測(cè)、機(jī)器人或計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有石化/鋼鐵/煤炭行業(yè)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 2. 專業(yè)技能： a) 精通計(jì)算機(jī)視覺算法（如目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、視頻分析），熟悉 YOLO、Mask R-CNN、OpenCV 等工具庫(kù)，有工業(yè)缺陷檢測(cè)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； b) 掌握深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow），具備模型優(yōu)化（剪枝、量化）和邊緣端部署經(jīng)驗(yàn)，熟悉 TensorRT、OpenVINO 等推理引擎； c) 熟練使用 Git 進(jìn)行版本控制，掌握 CI/CD 工具鏈（如 Jenkins）和容器化部署（Docker/Kubernetes）。 三、 綜合素質(zhì) 1. 具備較強(qiáng)的邏輯思維能力和問題解決能力，能快速定位并解決技術(shù)難題； 2. 良好的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能與硬件工程師、行業(yè)專家共同解決復(fù)雜技術(shù)問題； 3. 熱愛技術(shù)，具備快速學(xué)習(xí)能力，能主動(dòng)跟進(jìn)機(jī)器人等領(lǐng)域的新技術(shù)。