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崗位職責(zé)（核心工作）
工業(yè)視覺質(zhì)檢：運用 YOLO 系列目標檢測算法以及 U-Net、DeepLabV3 等語義分割模型，致力于開發(fā)并持續(xù)優(yōu)化門窗五金產(chǎn)品（像鎖具、滑輪、鉸鏈等）的自動化視覺檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)將精準檢測產(chǎn)品的表面缺陷（如劃痕、變形、污漬等）、尺寸精度以及裝配完整性，大幅提升質(zhì)檢效率與準確性。
生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析與預(yù)測：借助線性回歸、邏輯回歸、聚類分析等算法，結(jié)合 Numpy、Pandas、Sklearn 等工具處理海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，包括設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、質(zhì)檢結(jié)果、生產(chǎn)參數(shù)等。通過深入分析，實現(xiàn)設(shè)備的預(yù)測性維護，提前規(guī)避設(shè)備故障；進行工藝參數(shù)優(yōu)化，提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量；開展質(zhì)量根因分析，從源頭解決質(zhì)量問題。
智能文檔處理：將 Transformer/BERT 等預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于圖紙、工藝文件、質(zhì)檢報告等各類文檔的處理中，實現(xiàn)文本分類、關(guān)鍵信息抽?。麑嶓w識別）等功能，顯著提升文檔管理的效率與準確性。
基礎(chǔ)模型應(yīng)用探索：深入理解 Stable Diffusion、RAG（檢索增強生成）等前沿技術(shù)，并積極探索其在產(chǎn)品設(shè)計輔助、智能客服（售后問題解答）、內(nèi)部知識庫問答等場景的應(yīng)用潛力，為企業(yè)發(fā)展注入新動力。
任職資格（核心要求）
必須掌握
核心算法：熟練應(yīng)用 YOLO 系列目標檢測算法和 U-Net/DeepLabV3 等語義分割模型，以解決視覺質(zhì)檢的關(guān)鍵需求；掌握線性回歸、邏輯回歸、聚類分析等經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法，滿足生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析的需求；理解 Transformer/BERT 的基本原理與應(yīng)用，應(yīng)對文本處理工作。
深度學(xué)習(xí)框架：熟練掌握 PyTorch 或 TensorFlow 任一主流框架，能夠獨立實現(xiàn)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)上述視覺和文本模型，確保算法的有效運行。
數(shù)據(jù)處理：熟練使用 Python 編程語言，精通 Numpy、Pandas 進行數(shù)據(jù)清洗、處理和分析，為算法應(yīng)用提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。
工程落地意識：深刻理解制造業(yè)場景需求，能將算法靈活應(yīng)用于解決實際生產(chǎn)問題，如缺陷檢測、參數(shù)優(yōu)化等，并且具備將模型部署到實際環(huán)境的基本認知，確保技術(shù)真正服務(wù)于生產(chǎn)。
學(xué)歷：本科及以上學(xué)歷，計算機、自動化、機械電子（偏軟件 / 算法方向）等相關(guān)專業(yè)，具備扎實的專業(yè)基礎(chǔ)知識。
優(yōu)先考慮（加分項）
工業(yè)視覺項目經(jīng)驗：有制造業(yè)產(chǎn)品視覺檢測（尤其是金屬制品、復(fù)雜小零件）實際項目經(jīng)驗者優(yōu)先，這類經(jīng)驗?zāi)軒椭焖龠m應(yīng)崗位需求。
PyTorch 熟練度：精通 PyTorch 者優(yōu)先，因其在當(dāng)前工業(yè)界應(yīng)用更為主流，能更好地融入工作。
多模態(tài) / RAG 應(yīng)用經(jīng)驗：有 Stable Diffusion 圖像生成或 RAG 技術(shù)在知識管理、問答系統(tǒng)中應(yīng)用經(jīng)驗者優(yōu)先，可為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供助力。
行業(yè)背景：有門窗五金、家具、家電、汽車零部件等制造業(yè)背景或相關(guān)項目經(jīng)驗者優(yōu)先，熟悉行業(yè)特點能更快開展工作。
基礎(chǔ)技能：了解 OpenCV 等圖像處理庫，會用 Matplotlib 做基礎(chǔ)可視化，能提升工作的便捷性與效率。