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- 大模型算法
- 机器学习
- 图像算法
- 模型加速/性能优化
- Python
- C/C++
- 算法工程化经验
- 自动化
- 智慧化工厂
- 深度学习
工作职责
1.主导自动外观检测设备中的AI外观检测软件开发工作，作为团队主要开发人员，主导优化AI算法；
2.主导工业质检中的机器视觉及深度学习网络模型的现场部署、参数调优、达成检测过漏检指标；
3.主导其他通过AI部署提升制造效率和自动化数字赋能的项目。
任职资格
1. 教育背景：候选人应具备计算机科学、软件工程或相关专业的学士或硕士学位，并具备相关的技术背景。
2. 技术能力：候选人应具备深度学习框架（如Tensorflow、PyTorch等）的实际经验和技术能力，熟悉图像处理和计算机视觉技术，能够处理和分析锂电池（或类似）外观图像数据。
3. 编程能力：候选人需要精通至少一种编程语言，如Python、C++、C#等，并有良好的软件编程、调试能力，具有机器视觉应用软件编程能力。
4. 深度学习模型开发：候选人应熟悉深度学习模型的开发和优化，能够选择合适的模型架构、调整超参数，并具备模型训练和调试的能力。
5. 图像处理和计算机视觉：候选人应具备图像处理和计算机视觉的知识，了解常用的特征提取、图像增强、目标检测和分类等算法。
6. 数据集处理和标注：候选人需要有处理和标注大量图像数据集的经验，能够收集、处理和清洗锂电池外观图像数据，并进行标注以供深度学习模型的训练。
7. 锂电池行业知识
认证资质
王女士
竞争力分析
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更新于：2024-05-15
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