2D 算法工程师 （钢铁行业方向） 15k-25k

职位要求：1.技术能力
精通 Python/C++，熟练使用 OpenCV、TensorFlow/PyTorch 等框架，具备模型量化、轻量化部署经验。
熟练使用MMDeploy/FastDeploy等部署框架。
熟悉工业视觉算法流程（图像预处理、特征提取、缺陷分类），掌握传统 CV 方法（边缘检测、形态学处理）与深度学习技术（CNN、Transformer）。
有钢铁行业项目经验者优先，例如参与过 NEU-DET 等公开数据集训练或实际产线缺陷检测系统开发。
2.行业知识
了解钢铁生产基本流程（如热轧、冷轧工艺），能快速理解产线需求并转化为算法优化目标。
熟悉工业相机选型、光源设计及数据标注规范，具备应对复杂光照、噪声干扰的经验。
3.综合素养
具备跨学科协作能力，能与机械、自动化团队共同推动算法落地，解决实际生产问题。
有顶会论文发表、竞赛获奖或开源项目贡献者（如 GitHub 工业视觉相关项目）优先。
4.薪资范围：15-25k9913 薪（根据经验浮动），提供项目奖金与股权激励。
5.职业发展：提供 “算法工程师→项目负责人→技术专家” 的双通道晋升路径。
6.工作环境：配备 GPU 集群、工业级测试设备。
岗位职责：
1.核心算法研发
针对钢铁生产场景（如热轧、冷轧、质检）设计并优化 2D 视觉算法，包括但不限于表面缺陷检测（裂纹、凹陷、划痕等）、尺寸测量、目标定位与分割
开发基于深度学习的工业质检模型（如 YOLOv5-11、Faster R-CNN、U-Net），解决高分辨率图像下的小目标检测、低对比度缺陷识别等行业难题
2.全流程技术落地
从数据采集（如线阵 CCD、结构光相机）到算法部署（边缘设备或云端）全程参与，确保算法在工业环境下的稳定性与实时性
3.前沿技术探索
跟踪行业技术趋势，探索多模态算法（如结合 3D 视觉与 2D 图像）在钢铁场景中的应用，推动 AI 大模型与传统工业机理的融合