一、基礎(chǔ)要求
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子工程、自動(dòng)化、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)
歷。
2. 5 年以上經(jīng)驗(yàn),具備架構(gòu)設(shè)計(jì)能力,主導(dǎo)過(guò)復(fù)雜系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。
二、核心技術(shù)能力
1. 熟悉常見(jiàn)通信協(xié)議:串口(RS232/RS485)、TCP/IP、UDP、
Modbus、CAN、HTTP/WebSocket 等。
2. 掌握與硬件設(shè)備(PLC、傳感器、儀器等)的數(shù)據(jù)交互實(shí)現(xiàn)。
三、算法研發(fā)與優(yōu)化:
1. 負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)相關(guān)算法的研發(fā)與優(yōu)化,包括但不限于圖
像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、分割跟蹤、姿態(tài)估計(jì)、SLAM、3D 重建等方
向。
2. 針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化模型性能(如速度、精度、魯棒性),提升算
法在實(shí)際場(chǎng)景中的落地效果。
3. 具備現(xiàn)場(chǎng)視覺(jué)設(shè)備的打建、調(diào)試及故障處理能力。
4. 與產(chǎn)品、硬件團(tuán)隊(duì)協(xié)作,推動(dòng)算法在工業(yè)檢測(cè)、工業(yè)視覺(jué)影像、
AR/VR 等場(chǎng)景的落地。
5. 參與技術(shù)方案設(shè)計(jì),輸出可行性分析及技術(shù)文檔
四、技術(shù)能力
? 編程:精通 Python/C++,熟悉 PyTorch/TensorFlow 框架,熟練使用
OpenCV/Open3D 等庫(kù)。? 算法:深入理解經(jīng)典模型(如 YOLO 系列、Mask R-CNN、ViT、
PointNet++等),熟悉模型調(diào)優(yōu)方法。
? 工程:具備模型部署經(jīng)驗(yàn)(TensorFlow Lite、NCNN、TVM 等),熟悉
CUDA 編程者優(yōu)先
五、加分項(xiàng)
o 強(qiáng)結(jié)果導(dǎo)向,能平衡技術(shù)理想與落地成本約束。
o 出色的客戶溝通能力,能獨(dú)立完成技術(shù)方案宣講與問(wèn)題排查。