岗位职责：

1. 核心算法研发： 负责半导体检测场景下，2D/3D计算机视觉核心算法的研究、设计与实现，主导解决图像分割、目标检测、缺陷分类和异常检测等关键技术难题。
2. 端到端模型开发： 主导从数据定义、处理、标注到模型设计、训练、评估和部署的全流程，持续提升模型的精度、泛化能力和鲁棒性。
3. 性能极致优化： 将训练好的深度学习模型在嵌入式平台（如NVIDIA Jetson）或高性能服务器上进行极致优化，利用TensorRT、ONNX等工具实现低延迟、高吞吐的推理性能。
4. 软硬件系统融合： 与软件、光学、机械和电控工程师紧密协作，将算法模块无缝集成到公司自研的检测设备软件框架中，确保AI解决方案在真实产线环境下的稳定可靠。
5. 前沿技术探索与落地： 探索大语言模型（LLM）和工业AI Agent的应用，开发智能故障诊断、自然语言人机交互、知识库智能问答等创新功能，赋能下一代智能检测设备。

任职要求：
1. 学历与经验： 计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业硕士及以上学历；或本科学历具备5年以上对等的核心岗位经验。
2. 实践经验： 3年以上计算机视觉与深度学习算法的商业项目落地经验，有能力独立承担并完成复杂的算法研发任务。
3. 核心编程能力：精通 Python，具备出色的算法实现能力。
同时精通 C++ / C#，能够编写高性能、生产级的代码，并与现有软件系统集成。
4. 深度学习专长：
对 PyTorch 有深入的理解和丰富的实践经验。
熟悉主流的计算机视觉库（如OpenCV），对图像处理有深刻理解。
熟悉Git进行代码版本控制。

加分项（具备以下条件者优先考虑）：
1. 拥有博士学位，或在CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS等AI会议上发表过论文。
2. 拥有3D视觉算法研发经验，如点云处理、立体匹配、三维重建等。
拥有丰富的模型优化与部署经验，熟悉CUDA编程、TensorRT、ONNX Runtime等。
3. 拥有大语言模型（LLM）的应用开发经验，熟悉Prompt Engineering、RAG，并有使用LangChain、AutoGen等框架的实践。
4. 有工业自动化、设备控制或半导体行业相关项目经验。
5. 具备强大的数学建模能力和从零开始解决问题的热情。