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一、崗位職責(zé)n1.負(fù)責(zé)巡檢機(jī)器人目標(biāo)檢測(cè)、OCR文字識(shí)別、圖像識(shí)別等算法研發(fā)與優(yōu)化，滿足設(shè)備狀態(tài)識(shí)別、儀表讀數(shù)、缺陷檢測(cè)等場(chǎng)景需求。n2.完成算法模型訓(xùn)練、測(cè)試、迭代，提升復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下識(shí)別準(zhǔn)確率、魯棒性與實(shí)時(shí)性。n3.負(fù)責(zé)算法邊緣端部署與性能優(yōu)化，包括模型集成、輕量化（量化/剪枝）及推理加速，熟練掌握MNN/TNN/NCNN/TFLite等移動(dòng)端推理框架。n4.與硬件、嵌入式、軟件團(tuán)隊(duì)協(xié)同，完成算法落地、聯(lián)調(diào)與現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題解決。n5.跟蹤行業(yè)前沿技術(shù)，引入優(yōu)秀方案提升機(jī)器人視覺(jué)感知能力。n6.負(fù)責(zé)大模型在巡檢報(bào)告場(chǎng)景的基礎(chǔ)接入與應(yīng)用，協(xié)助完成巡檢報(bào)告文本提取、簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)化整理及基礎(chǔ)語(yǔ)義分析，適配巡檢業(yè)務(wù)需求。n二、任職要求n1.本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電子信息、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)專業(yè)。n2.熟練掌握目標(biāo)檢測(cè)（YOLO、Faster R-CNN、SSD 等）、圖像分類 / 分割、OCR 識(shí)別原理與工程實(shí)踐。n3.熟練使用 PyTorch/TensorFlow至少一種深度學(xué)習(xí)框架，有獨(dú)立模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。n4.熟悉邊緣部署流程：模型量化、剪枝、轉(zhuǎn)換、推理引擎的使用（TensorRT、ONNX Runtime、NCNN 等）。n5.熟練使用 Python/C++，掌握 OpenCV 等視覺(jué)工具庫(kù)，具備數(shù)據(jù)處理、模型評(píng)估能力。n6.了解大語(yǔ)言模型（LLM）基礎(chǔ)應(yīng)用，會(huì)使用大模型 API 調(diào)用，能完成簡(jiǎn)單的文本結(jié)構(gòu)化提取，適配巡檢報(bào)告場(chǎng)景。n7.有巡檢機(jī)器人、工業(yè)視覺(jué)、電力 / 化工 / 安防巡檢相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。n8.具備良好的問(wèn)題分析能力、工程落地能力與團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)。n三、加分項(xiàng)n1.有儀表識(shí)別、指針表 / 數(shù)字表讀數(shù)、設(shè)備缺陷檢測(cè)等實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。n2.有大規(guī)模數(shù)據(jù)集構(gòu)建、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型蒸餾經(jīng)驗(yàn)。n3.發(fā)表過(guò) CV 相關(guān)論文或擁有相關(guān)專利。