技术经理

1. 技术战略规划

1）制定AI视觉机器人检测系统的技术发展路线，结合行业趋势（如深度学习、边缘计算、多模态感知）规划长期研发方向。

2）主导技术预研与可行性分析，推动AI视觉算法（目标检测、图像分割、缺陷识别等）与机器人运动控制的深度融合。

2. 系统设计与开发

1）领导团队完成AI视觉检测系统的硬件选型（如工业相机、激光雷达、3D传感器）与软件架构设计（算法库、机器人控制模块、数据处理平台）。

2）负责核心算法开发，包括但不限于缺陷检测模型优化、高精度定位与路径规划。

3）推进机器人与AI系统的集成测试，确保检测精度、实时性和稳定性满足工业级需求。

3. 项目管理与协作

1） 统筹AI视觉机器人项目全流程，包括需求分析、方案设计、进度管控及交付验收。

2）协调跨部门资源（硬件、算法、测试、生产），推动项目高效落地；与客户沟通技术细节，提供定制化解决方案。

4. 团队管理与技术创新

1）组建并管理AI算法、机器人控制、嵌入式开发等跨职能团队，制定人才培养计划。

2）跟踪前沿技术（如自监督学习、轻量化模型部署），主导技术创新与专利布局，提升产品竞争力。

5. 质量与标准

1） 建立AI视觉检测系统的质量评估体系，制定测试规范（如精度验证、鲁棒性测试）。

2） 确保产品符合行业标准（如ISO、IEC）及客户定制化要求，推动系统认证与合规性。

6. 客户支持与生态合作

1） 为客户提供技术培训与售后支持，解决现场部署中的算法调优、系统适配等问题。

2）与第三方合作（如传感器厂商、云服务供应商）构建开放生态，拓展应用场景（如智能制造）。

任职要求

1、教育背景：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、机器人工程、电子信息等相关专业。

2、技术能力：

1）精通深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）、计算机视觉算法（OpenCV）。

2）熟悉机器人运动控制（如ROS、轨迹规划）。

3）具备C++/Python编程能力，熟悉Linux开发环境，有嵌入式系统部署经验优先。

3、项目经验：5年以上AI视觉或机器人系统开发经验，主导过至少2个工业检测/自动化项目落地。

4、管理能力：

1）擅长跨团队协作与资源整合，能高效推进复杂项目。

2）具备技术决策力，能独立解决算法优化、系统稳定性等关键问题。

5、行业认知：熟悉工业检测场景（如半导体、汽车、物流），了解行业痛点与技术需求。

6、 创新意识：对前沿技术敏感，有专利或高水平论文发表者优先。