崗位要求:1、具備扎實線性代數(shù)基礎(chǔ),理解向量空間等,用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算;掌握微積分,具備模型優(yōu)化,如梯度下降算法求導(dǎo)更新參數(shù)能力
2、了解概率分布,理解數(shù)據(jù)生成和模型假設(shè),用于貝葉斯推斷等;了解大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本概念和應(yīng)用場景;了解plm項目管理理念
3、計算機相關(guān)專業(yè),3年以上AI算法制造應(yīng)用相關(guān)經(jīng)驗
4、研究并應(yīng)用先進的深度學(xué)習模型(如CNN、Transformer、自監(jiān)督學(xué)習、小樣本學(xué)習等)解決復(fù)雜缺陷的檢測難題。熟練掌握 PyTorch 或 TensorFlow 框架
5、具備構(gòu)建和維護高質(zhì)量的圖像樣本數(shù)據(jù)庫的能力,包括數(shù)據(jù)清洗、標注和管理
6、精通大模型算法和大數(shù)據(jù)技術(shù),有實踐經(jīng)驗者優(yōu)先考慮
崗位職責:
1.跟蹤 AI 領(lǐng)域的最新研究成果和技術(shù)趨勢,及時引入新的算法和技術(shù),為公司的技術(shù)升級提供建議和方向,
2.加強的算法工程化能力,將算法高效地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)實績的效益提升,并進行性能優(yōu)化和調(diào)試
3、負責鋰電行業(yè)視覺場景下的缺陷檢測、分類、分割和定位等算法的研發(fā)與迭代,涵蓋2D/3D視覺
4、針對產(chǎn)線特定缺陷,設(shè)計數(shù)據(jù)采集方案和標注規(guī)范,并主導(dǎo)模型的訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和評估,持續(xù)提升模型的準確率和魯棒性
5、深入生產(chǎn)現(xiàn)場,理解工藝和質(zhì)檢流程,將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為具體、可落地的技術(shù)方案。編寫詳盡的技術(shù)文檔,包括算法設(shè)計、測試報告和部署手冊