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崗位職責(zé)
l 工業(yè)場景模型研發(fā)：主導(dǎo)機(jī)器視覺質(zhì)檢、工藝參數(shù)優(yōu)化等核心場景的AI模型設(shè)計與開發(fā)，需兼顧算法精度（如質(zhì)檢準(zhǔn)確率≥99.5%）與工業(yè)相機(jī)/傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時處理性能（延遲≤200ms）。
l 項(xiàng)目全周期落地：負(fù)責(zé)模型從數(shù)據(jù)標(biāo)注、訓(xùn)練優(yōu)化到部署上線的全流程管理，需與MES系統(tǒng)、PLC設(shè)備對接，實(shí)現(xiàn)模型推理結(jié)果向生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)的指令轉(zhuǎn)化，如某注塑機(jī)工藝參數(shù)優(yōu)化項(xiàng)目中完成調(diào)參周期降低90%的業(yè)務(wù)目標(biāo)。
l 模型持續(xù)迭代：基于生產(chǎn)現(xiàn)場反饋數(shù)據(jù)（如設(shè)備振動傳感器數(shù)據(jù)、產(chǎn)品缺陷樣本）進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，建立工業(yè)故障知識圖譜，提升模型在多工況下的魯棒性。
任職條件
l 技術(shù)?；A(chǔ)：精通Python/C++，熟練使用TensorFlow/PyTorch等框架，具備工業(yè)級數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)（如傳感器時序數(shù)據(jù)、工業(yè)相機(jī)圖像標(biāo)注），了解OpenCV、CUDA加速優(yōu)先。
l 項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)：至少擁有1個完整工業(yè)AI模型落地項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，需說明項(xiàng)目場景（如汽車零部件質(zhì)檢/風(fēng)電設(shè)備預(yù)測性維護(hù)）及技術(shù)方案（如采用Diffusion模型/GAN網(wǎng)絡(luò)）。
l 行業(yè)認(rèn)知：熟悉工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（如OPC UA/MQTT），了解MES/PLC系統(tǒng)架構(gòu)，能獨(dú)立解決模型部署中的邊緣計算、設(shè)備兼容性問題。
l 軟技能：具備良好的語言表達(dá)能力及跨部門協(xié)作能力，能將復(fù)雜技術(shù)方案轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)語言輸出。