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崗位職責
1、負責機器視覺相關算法模型的訓練與推理部署，包括但不限于分類模型、目標檢測模型、語義分割模型等，推動模型在實際業(yè)務場景中的落地應用；
2、深入研究電力行業(yè)典型設備及工業(yè)缺陷檢測問題，建立并積累相關知識庫，持續(xù)提升檢測精度與魯棒性；
3、負責傳統(tǒng)圖像處理方法與深度學習算法的對比實驗、測試驗證、開發(fā)部署與結果歸檔，形成可復用的技術方案；
4、參與數(shù)據(jù)集的構建與清洗，包括樣本篩選、標注規(guī)范制定、數(shù)據(jù)增強等工作，保證訓練樣本的多樣性與高質(zhì)量；
5、跟蹤前沿計算機視覺研究成果和行業(yè)應用趨勢，探索創(chuàng)新算法并推動在電力巡檢、缺陷識別等場景中的應用。
任職要求：
1、統(tǒng)招本科及以上學歷，計算機、人工智能、自動化或相關專業(yè)；
2、扎實的數(shù)據(jù)結構與算法基礎，熟練掌握 Python，具備良好的編碼規(guī)范；
3、熟悉深度學習框架（如 PyTorch、TensorFlow、YOLO 系列等），能夠獨立完成模型訓練、調(diào)優(yōu)與推理；
4、熟悉常見計算機視覺算法與模型：
檢測：YOLO系列、Faster R-CNN、DETR/Co-DETR 等；
分割：UNet、DeepLabV3 、Mask R-CNN 等；
傳統(tǒng)算法：邊緣檢測、特征匹配、圖像增強與濾波、OCR；
5、具備模型優(yōu)化與部署能力，熟悉以下任一方向：
模型壓縮、量化、剪枝、蒸餾；
GPU 加速、CUDA、ONNX Runtime；
部署環(huán)境：Docker、FastAPI、Kubernetes；
6、熟悉數(shù)據(jù)處理與標注工具鏈：OpenCV、Pillow、LabelImg、Label Studio 等，能夠高效處理和增強大規(guī)模數(shù)據(jù)集；
7、具備良好的邏輯思維能力、學習能力和團隊協(xié)作能力；
8、有電力行業(yè)圖像識別、工業(yè)檢測項目經(jīng)驗，多模態(tài)數(shù)據(jù)處理（紅外/可見光結合）經(jīng)驗者優(yōu)先。