岗位职责
- 负责产线视觉检测相关AI算法的设计、开发与优化，重点围绕焊接缺陷检测、外观缺陷识别等场景，实现自动化检测与异常报警，推动单工序综合降本目标达成（每人降本500万元级别）；
- 针对涂胶、配组工序开展大数据建模与质量关联分析，优化工艺参数与检测策略，推动综合降本目标达成（每人降本500万元级别）；
- 通过视觉算法优化与质量预测模型建设，持续提升产品一次合格率，推动关键产线一次合格率提升至95%以上；
- 建立模型效果评估与持续优化机制，确保算法在复杂现场环境中的稳定运行与长期成本收益达成。
职位要求
- 学历要求：硕士及以上学历，计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业。博士学历在核心研发岗（如大模型基座研发）中极具优势。
- 经验年限：5年以上算法相关工作经验，其中至少2-3年独立负责过大型项目或核心模块（大模型，算法，视觉等）。
- 精通机器学习与深度学习算法，熟悉目标检测、图像分类、缺陷检测等视觉算法模型。
- 负责模型在云端或边缘端的部署优化，包括算子优化、量化（Quantization）、剪枝、蒸馏，以及使用TensorRT、vLLM等工具提升推理速度并降低显存占用。
- 大模型训练/微调，架构设计，效果优化，分布式训练，模型量化/压缩/对齐；
- 具备较强的数据分析能力和问题定位能力，能够结合生产工艺与数据进行算法优化；
- 有新能源锂电产线视觉检测或质量优化项目经验者优先。
