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崗位職責(zé)
1、負(fù)責(zé)機(jī)器視覺相關(guān)算法模型的訓(xùn)練與推理部署，包括但不限于分類模型、目標(biāo)檢測模型、語義分割模型等，推動模型在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中的落地應(yīng)用；
2、深入研究電力行業(yè)典型設(shè)備及工業(yè)缺陷檢測問題，建立并積累相關(guān)知識庫，持續(xù)提升檢測精度與魯棒性；
3、負(fù)責(zé)傳統(tǒng)圖像處理方法與深度學(xué)習(xí)算法的對比實(shí)驗(yàn)、測試驗(yàn)證、開發(fā)部署與結(jié)果歸檔，形成可復(fù)用的技術(shù)方案；
4、參與數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與清洗，包括樣本篩選、標(biāo)注規(guī)范制定、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等工作，保證訓(xùn)練樣本的多樣性與高質(zhì)量；
5、跟蹤前沿計算機(jī)視覺研究成果和行業(yè)應(yīng)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(yīng)用。
任職要求：
1、統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷，計算機(jī)、人工智能、自動化或相關(guān)專業(yè)；
2、扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)，熟練掌握 Python，具備良好的編碼規(guī)范；
3、熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如 PyTorch、TensorFlow、YOLO 系列等），能夠獨(dú)立完成模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)與推理；
4、熟悉常見計算機(jī)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(qiáng)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(biāo)注工具鏈：OpenCV、Pillow、LabelImg、Label Studio 等，能夠高效處理和增強(qiáng)大規(guī)模數(shù)據(jù)集；
7、具備良好的邏輯思維能力、學(xué)習(xí)能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力；
8、有電力行業(yè)圖像識別、工業(yè)檢測項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，多模態(tài)數(shù)據(jù)處理（紅外/可見光結(jié)合）經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。