?開發(fā)工業(yè)場(chǎng)景下的算法模型（如預(yù)測(cè)性維護(hù)、圖像檢測(cè)、路徑優(yōu)化）。
?優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型（CNN/RNN/Transformer）的部署性能。
?分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)算法提升設(shè)備效率或產(chǎn)品質(zhì)量。
?撰寫技術(shù)專利，推動(dòng)算法落地。
?開發(fā)/優(yōu)化生產(chǎn)線的缺陷檢測(cè)算法（如基于機(jī)器視覺的膜面氣泡、雜質(zhì)識(shí)別）（目前已有，需進(jìn)一步優(yōu)化）。
?構(gòu)建工藝參數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化模型（如厚度均勻性 vs. 生產(chǎn)效率）。
?以上工作經(jīng)驗(yàn)不必全部具備，會(huì)一即可；
?碩士及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化相關(guān)專業(yè)。
?扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，熟悉 TensorFlow/PyTorch 框架。
?熟練使用 Python/C++，掌握 OpenCV/Pandas 等工具庫。
?有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能獨(dú)立完成模型訓(xùn)練到部署全流程。
?熟悉 OpenCV/Halcon 機(jī)器視覺庫，掌握 YOLO/UNet 等檢測(cè)模型。
?有工業(yè)優(yōu)化項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（如遺傳算法調(diào)參、數(shù)字孿生仿真）。
加分項(xiàng)：
?發(fā)表過頂會(huì)論文（ICML/CVPR 等）或?qū)＠?br>?熟悉邊緣計(jì)算（如 Jetson/TensorRT 部署）。
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