1.学历及专业：本科及以上学历，理工类相关专业，电子信息、自动化、计算机、软件工程、数学、遥感地理信息等专业优先； 2. 应聘年龄：45周岁及以下 3. 技能要求： 1）熟练掌握深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow、Caffe 等），具备图像分割、检测、识别等任务的实际研发经验； 2）熟悉并掌握常用图像算法模型与结构（如UNet、Mask R-CNN、Swin Transformer、ViT、CLIP、SAM等），具备模型调优、迁移学习经验，可独立构建训练与评估流程； 3）熟练使用OpenCV、NumPy等图像处理工具，了解图像增强、图像质量控制（IQC）、数据清洗与大规模批处理流程； 4）具备扎实的数学基础（概率论、线性代数、机器学习理论），能独立推导算法公式，解决算法研发中的数学问题； 5）具备工业视觉、表面缺陷检测、OCR、目标跟踪等项目经验者优先； 6）熟悉 ONNX、TensorRT、OpenVINO 或其他推理加速工具者优先； 7）了解开集检测、增量学习、零样本检测、开放世界识别等技术者优先； 8）在CVPR/ICCV/ECCV 等会议发表论文、参加视觉竞赛获奖、参与开源项目贡献者优先。 1.负责图像分割、目标检测、缺陷识别等核心算法的设计、开发与性能优化； 2.进行模型结构改进、训练策略优化、实验结果分析等工作，持续提升模型精度与鲁棒性； 3.完成模型训练、验证、量化、剪枝、蒸馏等优化流程，推动模型在生产线、检测设备等实际场景的稳定部署与性能监控； 4.开发并维护算法模块，与产品、前端、后端及嵌入式工程师协作，实现端到端功能闭环； 5.支撑数据处理、自动标注、数据清洗等工具链的建设与优化； 6.跟踪图像识别、视觉大模型（VLM）、自监督、多模态等前沿技术，并推动产品的技术迭代升级。