崗位職責
l 工業(yè)場景模型研發(fā)：主導機器視覺質檢、工藝參數(shù)優(yōu)化等核心場景的AI模型設計與開發(fā)，需兼顧算法精度（如質檢準確率≥99.5%）與工業(yè)相機/傳感器數(shù)據(jù)的實時處理性能（延遲≤200ms）。
l 項目全周期落地：負責模型從數(shù)據(jù)標注、訓練優(yōu)化到部署上線的全流程管理，需與MES系統(tǒng)、PLC設備對接，實現(xiàn)模型推理結果向生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)的指令轉化，如某注塑機工藝參數(shù)優(yōu)化項目中完成調參周期降低90%的業(yè)務目標。
l 模型持續(xù)迭代：基于生產(chǎn)現(xiàn)場反饋數(shù)據(jù)（如設備振動傳感器數(shù)據(jù)、產(chǎn)品缺陷樣本）進行模型調優(yōu)，建立工業(yè)故障知識圖譜，提升模型在多工況下的魯棒性。
任職條件
l 技術棧基礎：精通Python/C++，熟練使用TensorFlow/PyTorch等框架，具備工業(yè)級數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗（如傳感器時序數(shù)據(jù)、工業(yè)相機圖像標注），了解OpenCV、CUDA加速優(yōu)先。
l 項目落地經(jīng)驗：至少擁有1個完整工業(yè)AI模型落地項目經(jīng)驗，需說明項目場景（如汽車零部件質檢/風電設備預測性維護）及技術方案（如采用Diffusion模型/GAN網(wǎng)絡）。
l 行業(yè)認知：熟悉工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（如OPC UA/MQTT），了解MES/PLC系統(tǒng)架構，能獨立解決模型部署中的邊緣計算、設備兼容性問題。
l 軟技能：具備良好的語言表達能力及跨部門協(xié)作能力，能將復雜技術方案轉化為業(yè)務語言輸出。