1.核心能力与痛点攻坚认知（岗位核心要求） （1）深耕工业机器视觉、AI视觉行业5年以上，具备高端装备、精密制造多品种小批量非标场景AI视觉落地攻坚经验，深刻理解该类场景数字化薄弱、工况复杂、样本不均、需求非标等行业痛点。 （2）熟悉工业复杂外观缺陷检测、装配体错漏反智能识别、生产作业行为监测的主流技术方案与落地难点，能够精准判别项目卡点是算法、光学、方案适配还是工程落地问题，具备快速定位问题、输出破局思路的能力。 （3）具备极强的技术战略研判能力，能够针对公司现有技术瓶颈，精准规划可落地、可迭代、可商业化的AI视觉技术路线，杜绝无效研发，聚焦业务增量突破。 （4）具备高端装备行业大客户方案对接、技术谈判、项目统筹落地经验，能够独立完成复杂非标AI视觉项目整体方案设计与落地统筹。 2.专业技术素养（重认知、懂原理、轻实操开发） （1）精通2D/3D工业视觉、深度学习视觉技术核心原理，了解传统视觉算法与AI视觉算法的适配边界，清楚各类技术的优势与短板，能够根据客户场景精准选型、合理搭配技术方案。 （2）熟悉工业光学成像、硬件选型、系统集成基础逻辑，了解NI Vision、OpenCV、深度学习模型的应用场景，无需独立编码开发、模型训练与程序调试，可有效指导研发团队开展落地工作。 3.资源整合与团队统筹能力 （1）具备丰富的高校、科研院所、行业技术供应商资源，能够围绕公司核心业务痛点开展定向合作、技术共建与成果转化，高效借力外部资源突破技术瓶颈。 （2）具备团队管理与技术赋能能力，擅长拆解复杂技术难题、分配攻坚任务、复盘项目问题，能够快速提升团队非标AI视觉项目交付能力，搭建攻坚型技术团队。 （3）优秀的跨部门协同能力，可联动市场、项目、研发团队精准挖掘客户需求，转化为可落地的技术方案，高效推进高端项目落地。 4.项目与成果经验 （1）有高端装备、精密电子制造行业复杂AI视觉项目从0到1破局落地经验者优先，成功解决过小样本、非标、复杂工况下缺陷检测、装配监测难题者优先。 （2）具备科研项目统筹、技术方案沉淀、专利与软著申报经验，能够固化攻坚技术成果，形成公司核心技术壁垒。 （3）有传统视觉公司AI业务转型升级、技术瓶颈突破、高端市场拓新实战经验者优先。 5.综合素质要求 （1）具备极强的问题攻坚思维与结果导向意识，不局限于理论规划，擅长解决实际落地疑难问题。 （2）抗压能力强、责任心强，具备优秀的统筹规划、资源整合与沟通协调能力。 （3）热爱技术钻研，具备产业化思维，愿意聚焦公司核心痛点长期深耕，助力公司AI视觉业务破局增长。