深度学习算法研发工程师

岗位职责 1.开展深度学习算法的研究与性能优化，利用实际数据进行模型训练，满足业务场景中的技术需求，突破关键性技术瓶颈。 2.与工程化团队高效协同，推动算法模型在生产环境中的落地应用，并结合运行反馈持续改进，保障算法系统的稳定性与处理效率。 3.关注全球范围内深度学习、计算机视觉及点云分析方向的技术进展，研究其在焊缝识别与焊枪位姿计算等工业场景中的潜在应用。 任职要求 学历与专业：硕士及以上学位，计算机科学、人工智能、电子信息、机械工程与自动化等相关领域背景，具备坚实的机器学习与深度学习理论基础。 技术能力： 1.精通点云数据处理方法，掌握点云分割、配准与特征提取相关模型，具有使用PointNet、PointCNN、SparseConvNet等点云深度学习架构的实际项目经历；熟悉主流深度学习模型，如CNN、U-net、Resnet、Transformer等。 2.熟练运用PyTorch等主流深度学习工具，能够独立完成模型的构建、训练及参数调优全过程。 3.具备扎实的数学素养，在线性代数、概率统计、数值计算等方面有良好积累，能有效应对算法研发过程中的数学建模与推导问题。 技能与素质： 熟练掌握Python编程语言，熟悉Open3D、PCL等点云处理工具库，以及OpenCV等计算机视觉常用库。 具备出色的分析与解决问题的能力，能从复杂的焊缝数据中识别核心问题并设计合理的算法策略。 拥有良好的协作意识和沟通技巧，能够清晰传达技术方案与研究成果，积极支持团队达成项目目标。 具备较强的自我驱动力和创新思维，对算法技术研发保持高度热情，适应一定强度的工作节奏。 加分项： 具有基于深度学习的目标姿态估计（如焊枪姿态求解）项目实践者优先考虑。 在点云深度学习或计算机视觉方向发表过高水平学术论文或拥有相关专利者优先。 具备工业自动化、智能制造场景下算法开发经验，或对强化学习技术有较深理解者更佳。 工作地点可在成都市区或彭州市区。