招聘人數(shù)：2
地點：蘇州
需求專業(yè)：計算機科學(xué)與技術(shù)、人工智能、電子信息等相關(guān)專業(yè)
學(xué)歷要求：碩士及以上學(xué)歷（優(yōu)秀本科生可面議）
崗位職責(zé)：
1、全鏈路算法研發(fā)
- 負責(zé)電路原理圖圖像的預(yù)處理與智能解析。
- 設(shè)計輕量化目標檢測模型（如YOLOv8改進版），實現(xiàn)電阻/電容/IC等30+類元件的高精度識別。
2、拓撲結(jié)構(gòu)與模型優(yōu)化
- 開發(fā)Graph結(jié)構(gòu)生成算法，將電路圖轉(zhuǎn)化為頂點（交點）和邊（帶元件屬性連接線），通過DFS/BFS實現(xiàn)串聯(lián)/并聯(lián)單元自動識別（準確率≥98%），輸出結(jié)構(gòu)化電路數(shù)據(jù)（如SPICE網(wǎng)表）。
3、數(shù)據(jù)驅(qū)動與技術(shù)迭代
- 構(gòu)建百萬級電路圖像數(shù)據(jù)集，設(shè)計專用數(shù)據(jù)增強策略（如導(dǎo)線扭曲、符號細節(jié)簡化模擬），提升模型泛化能力。
- 優(yōu)化損失函數(shù)（坐標誤差+置信度+分類誤差），實現(xiàn)模型迭代周期≤72小時。
4、技術(shù)創(chuàng)新研究：關(guān)注領(lǐng)域動態(tài)，探索新算法，參與合作項目拓寬視野。
5、團隊協(xié)作領(lǐng)導(dǎo)：跨職能團隊合作，參與技術(shù)交流，提出自己的見解和想法，為項目提供新的視角。
6、問題解決優(yōu)化：定位解決軟件問題，優(yōu)化性能，收集用戶反饋。
任職資格：
1、核心技術(shù)能力
- 精通PyTorch/TensorFlow，熟練使用OpenCV/PaddleCV，有YOLO系列模型開發(fā)經(jīng)驗，能獨立完成從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型部署的全流程。
- 熟悉圖論算法（連通分量分析、最短路徑），掌握NetworkX/Graph-tool等圖數(shù)據(jù)處理工具，了解GNN在拓撲分析中的應(yīng)用者優(yōu)先。
2、項目經(jīng)驗要求
- 至少參與過1項工業(yè)級圖像識別項目（如PCB檢測、電子元件分揀），熟悉復(fù)雜場景下的算法優(yōu)化（如噪聲抑制、小目標增強）。
- 有開源項目貢獻（如MMDetection插件開發(fā)、YOLO自定義數(shù)據(jù)集訓(xùn)練）或頂會論文（CVPR/ICCV）者優(yōu)先。
3、加分項
- 了解EDA設(shè)計流程或電子工程基礎(chǔ)知識（如元件符號、電路原理），能解讀SPICE網(wǎng)表者優(yōu)先。
- 研究過相關(guān)專利（輕量化網(wǎng)絡(luò)、Graph拓撲分析）或有3D視覺（如X-ray圖像識別）經(jīng)驗者優(yōu)先。
- 具備較強的學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新精神，對EDA/CAD領(lǐng)域有濃厚的興趣和熱情