高级图像算法工程师 25-35k
成都-郫都区 5-10年 硕士 招1人 8月14日更新
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avator
焦先生 2天前在线 已认证
项目经理 · 交铁人才测评(成都)有限公司
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职位介绍
工作内容: 一、架构设计 1.深入理解业务场景(外观缺陷检测、关键部件状态识别、环境感知等),针对不同子任务的特性(小目标、细粒度分类、长尾分布、遮挡、光照剧变等)进行系统性技术调研与模型选型 2.构建多模型协同的视觉感知 Pipeline:目标检测 + 实例分割 + OCR + 3D 重建 + 异常检测的有机组合,而非单一模型解决所有问题 3.针对场景核心难点设计定制化网络结构(如:面向微小缺陷的高分辨率特征增强模块、面向反光/高光金属表面的域自适应策略、面向底盘暗光场景的低照度增强方案) 4.具备从零设计损失函数、评估指标、数据增强策略的能力,不依赖现成方案 二、核心攻关 1.缺陷检测的长尾问题:设计 Few-Shot / Zero-Shot 缺陷检测方案,解决稀有缺陷类型样本不足、标注成本高昂的核心痛点 2.域迁移与泛化:跨车型、跨场地、跨光照条件下的模型泛化能力攻关(Domain Adaptation / Domain Generalization) 3. 3D 视觉感知:基于深度相机 / LiDAR 的车辆三维重建、点云配准、尺寸测量、形变检测等算法开发 4.多模态融合:RGB + 深度 + 红外 + 点云的多模态特征融合与互补感知 5.异常检测:在无法穷举所有缺陷类型的情况下,设计基于正常样本建模的无监督/自监督异常检测方案(如 PatchCore、FastFlow、SimpleNet 等的场景适配与改进) 6.边缘端极限优化:在算力受限平台(Jetson Orin / RK3588 / 地平线J5 等)上实现模型精度与推理速度的平衡,探索 INT8/INT4 量化、稀疏推理、算子融合、CUDA kernel 手写等优化手段 任职资格: 1、教育背景: 计算机视觉、模式识别、机器学习等相关专业,硕士及以上学历。 2、5年以上计算机视觉算法开发经验,其中至少 2年聚焦于工业视觉检测 / 机器人视觉 / 自动驾驶感知方向 3、精通主流检测/分割框架(YOLO / DETR / Mask R-CNN / Segment Anything 系列)的原理与源码 4、深入理解 Transformer / MLP-Mixer / State Space Model 等新型架构 5、熟悉自监督学习(MAE / DINO / iBOT)、对比学习、生成模型(Diffusion Model)等前沿范式 6、熟悉模型量化(PTQ / QAT)、剪枝、知识蒸馏等压缩技术的原理与实践 7、有 ONNX / TensorRT / OpenVINO / NCNN / MNN 等推理框架的深度使用经验 8、具备算法模块从 0 到 1 的完整设计能力(需求分析 → 技术方案 → 原型验证 → 工程落地 → 线上迭代)
其他信息
语言要求:不限
行业要求:电子/半导体/集成电路,互联网,保险

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更新时间:2026-08-14