算法工程师

1.算法研发与优化：运用 C++ 和 Python 语言，进行视觉检测算法的设计与开发，重点优化图像处理和分析算法，提升检测精度和效率，满足不同场景下的视觉检测需求。

2.神经网络与深度学习：深入研究并应用图像处理神经网络，利用深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）开发基于深度学习的视觉检测模型，持续改进模型性能，确保模型在复杂环境下的准确性和稳定性。

3.OpenCV 应用：熟练运用 OpenCV 库进行图像预处理、特征提取和目标识别等工作，将 OpenCV 技术与其他算法相结合，实现高效的视觉检测流程。

4.算法部署与调试：负责将开发完成的算法和模型部署到视觉检测设备上，根据硬件设备特性进行参数调整和优化，确保算法在实际设备上稳定运行，并解决部署过程中出现的各种技术问题。

5.与团队协作：与硬件工程师、测试工程师紧密合作，参与产品的整体开发流程。为硬件选型提供算法层面的技术支持，配合测试工程师进行算法测试和验证，根据测试结果对算法进行优化和改进。

二、任职要求

1.专业背景：计算机科学、数学、电子信息、自动化等相关专业，本科及以上学历，2年以上相关工作经验，优秀应届毕业生也可考虑。

2.编程语言：精通 C++ 和 Python 编程语言，具备扎实的编程基础和良好的代码规范，能够独立完成复杂算法的代码实现。

3.图像处理与神经网络：深入理解图像处理原理和方法，熟悉常见的图像处理算法（如滤波、边缘检测、形态学处理等）。熟练掌握图像处理神经网络，对YOLO模型熟练者优先。

4.OpenCV 技能：熟练掌握 OpenCV 库的使用，能够运用 OpenCV 进行图像的读取、处理、分析和显示等操作，具备基于 OpenCV 进行算法开发和优化的能力。

5.算法部署能力：熟悉常见的算法部署平台和工具，如 NVIDIA TensorRT、OpenVINO 等，能够将深度学习模型高效部署到不同的硬件平台上，并进行性能优化。具备在 Linux 系统环境下进行算法部署和调试的经验。

6.学习与创新能力：具备快速学习新知识和新技术的能力，对视觉检测领域的前沿技术保持敏锐的洞察力，能够不断探索和尝试新的算法和方法，提升公司产品的技术竞争力。

7.团队合作精神：良好的沟通能力和团队协作精神，能够与团队成员有效沟通，共同解决项目中遇到的技术难题，推动项目顺利进展。