岗位职责： 1、检测算法开发：在导师指导下参与PCB 2D外观/图形检测算法与3D形貌量测算法的设计、开发与迭代，覆盖树脂塞孔、盲孔、背钻、线路、外观等典型检测场景，从算法原型走到设备落地。 2、标定与数据融合：参与相机与3D传感器的标定、多源数据坐标统一、畸变与倾斜校正，学习并掌握高精度量测系统的标定方法论，保障量测精度与重复性。 3、算法工程化落地：将算法集成进设备软件（C++/Qt），完成接口封装、性能与节拍优化（含CUDA加速），在实战中理解算法从实验室到产线的工程化全流程。 4、现场问题闭环：随团队到客户现场定位误判、漏检与偶发问题，输出根因分析与修复方案并回归验证，培养从现象到本质的问题解决能力。 5、数据与评测体系：参与缺陷样本库、标注规范、回归测试集与指标看板建设，让算法改进可被量化验证，建立数据驱动的算法迭代思维。 6、技术预研与文档：参与传感器选型验证与新技术预研，沉淀算法原理、参数含义、调试手册等技术文档，在分享与复盘中和团队共同成长。 任职要求： 1、编程基础：掌握C++或Python至少一门，能独立写出可运行的程序（课程设计、竞赛、科研项目均可）；愿意深入学习C++（设备端主语言为C++）。 2、数学与视觉基础：线性代数、概率统计、最优化基础扎实；修读过数字图像处理/计算机视觉/机器学习任一课程，并有真实动手经历。 3、动手能力：自己动手做过东西——相机标定、图像处理小工具、点云demo、机器人视觉、竞赛作品等，能讲清实现思路与踩过的坑。 4、可接受出差：工作需要在客户现场调试设备（国内多地，单次数天至两周）。 【加分项】 5、有目标检测、图像分割、三维重建等方向的科研或项目经历； 6、熟悉CUDA、TensorRT等加速框架，或有嵌入式/边缘端部署经验； 7、在CVPR、ICCV、ECCV等会议或核心期刊发表过论文，或在ACM、数学建模等竞赛中获奖。