高級(jí)nlp算法工程師
面議
應(yīng)屆畢業(yè)生
學(xué)歷不限
應(yīng)屆畢業(yè)生
學(xué)歷不限
- 全勤獎(jiǎng)
- 節(jié)日福利
- 不加班
- 周末雙休
職位描述
該職位還未進(jìn)行加V認(rèn)證,請(qǐng)仔細(xì)了解后再進(jìn)行投遞!
崗位職責(zé)(核心工作)
工業(yè)視覺質(zhì)檢:運(yùn)用 YOLO 系列目標(biāo)檢測(cè)算法以及 U-Net、DeepLabV3 等語義分割模型,致力于開發(fā)并持續(xù)優(yōu)化門窗五金產(chǎn)品(像鎖具、滑輪、鉸鏈等)的自動(dòng)化視覺檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)將精準(zhǔn)檢測(cè)產(chǎn)品的表面缺陷(如劃痕、變形、污漬等)、尺寸精度以及裝配完整性,大幅提升質(zhì)檢效率與準(zhǔn)確性。
生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè):借助線性回歸、邏輯回歸、聚類分析等算法,結(jié)合 Numpy、Pandas、Sklearn 等工具處理海量生產(chǎn)數(shù)據(jù),包括設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、質(zhì)檢結(jié)果、生產(chǎn)參數(shù)等。通過深入分析,實(shí)現(xiàn)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù),提前規(guī)避設(shè)備故障;進(jìn)行工藝參數(shù)優(yōu)化,提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量;開展質(zhì)量根因分析,從源頭解決質(zhì)量問題。
智能文檔處理:將 Transformer/BERT 等預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于圖紙、工藝文件、質(zhì)檢報(bào)告等各類文檔的處理中,實(shí)現(xiàn)文本分類、關(guān)鍵信息抽?。麑?shí)體識(shí)別)等功能,顯著提升文檔管理的效率與準(zhǔn)確性。
基礎(chǔ)模型應(yīng)用探索:深入理解 Stable Diffusion、RAG(檢索增強(qiáng)生成)等前沿技術(shù),并積極探索其在產(chǎn)品設(shè)計(jì)輔助、智能客服(售后問題解答)、內(nèi)部知識(shí)庫問答等場(chǎng)景的應(yīng)用潛力,為企業(yè)發(fā)展注入新動(dòng)力。
任職資格(核心要求)
必須掌握
核心算法:熟練應(yīng)用 YOLO 系列目標(biāo)檢測(cè)算法和 U-Net/DeepLabV3 等語義分割模型,以解決視覺質(zhì)檢的關(guān)鍵需求;掌握線性回歸、邏輯回歸、聚類分析等經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法,滿足生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析的需求;理解 Transformer/BERT 的基本原理與應(yīng)用,應(yīng)對(duì)文本處理工作。
深度學(xué)習(xí)框架:熟練掌握 PyTorch 或 TensorFlow 任一主流框架,能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)上述視覺和文本模型,確保算法的有效運(yùn)行。
數(shù)據(jù)處理:熟練使用 Python 編程語言,精通 Numpy、Pandas 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、處理和分析,為算法應(yīng)用提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。
工程落地意識(shí):深刻理解制造業(yè)場(chǎng)景需求,能將算法靈活應(yīng)用于解決實(shí)際生產(chǎn)問題,如缺陷檢測(cè)、參數(shù)優(yōu)化等,并且具備將模型部署到實(shí)際環(huán)境的基本認(rèn)知,確保技術(shù)真正服務(wù)于生產(chǎn)。
學(xué)歷:本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、機(jī)械電子(偏軟件 / 算法方向)等相關(guān)專業(yè),具備扎實(shí)的專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)。
優(yōu)先考慮(加分項(xiàng))
工業(yè)視覺項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn):有制造業(yè)產(chǎn)品視覺檢測(cè)(尤其是金屬制品、復(fù)雜小零件)實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,這類經(jīng)驗(yàn)?zāi)軒椭焖龠m應(yīng)崗位需求。
PyTorch 熟練度:精通 PyTorch 者優(yōu)先,因其在當(dāng)前工業(yè)界應(yīng)用更為主流,能更好地融入工作。
多模態(tài) / RAG 應(yīng)用經(jīng)驗(yàn):有 Stable Diffusion 圖像生成或 RAG 技術(shù)在知識(shí)管理、問答系統(tǒng)中應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,可為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供助力。
行業(yè)背景:有門窗五金、家具、家電、汽車零部件等制造業(yè)背景或相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,熟悉行業(yè)特點(diǎn)能更快開展工作。
基礎(chǔ)技能:了解 OpenCV 等圖像處理庫,會(huì)用 Matplotlib 做基礎(chǔ)可視化,能提升工作的便捷性與效率。
工業(yè)視覺質(zhì)檢:運(yùn)用 YOLO 系列目標(biāo)檢測(cè)算法以及 U-Net、DeepLabV3 等語義分割模型,致力于開發(fā)并持續(xù)優(yōu)化門窗五金產(chǎn)品(像鎖具、滑輪、鉸鏈等)的自動(dòng)化視覺檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)將精準(zhǔn)檢測(cè)產(chǎn)品的表面缺陷(如劃痕、變形、污漬等)、尺寸精度以及裝配完整性,大幅提升質(zhì)檢效率與準(zhǔn)確性。
生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè):借助線性回歸、邏輯回歸、聚類分析等算法,結(jié)合 Numpy、Pandas、Sklearn 等工具處理海量生產(chǎn)數(shù)據(jù),包括設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、質(zhì)檢結(jié)果、生產(chǎn)參數(shù)等。通過深入分析,實(shí)現(xiàn)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù),提前規(guī)避設(shè)備故障;進(jìn)行工藝參數(shù)優(yōu)化,提高生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量;開展質(zhì)量根因分析,從源頭解決質(zhì)量問題。
智能文檔處理:將 Transformer/BERT 等預(yù)訓(xùn)練模型應(yīng)用于圖紙、工藝文件、質(zhì)檢報(bào)告等各類文檔的處理中,實(shí)現(xiàn)文本分類、關(guān)鍵信息抽?。麑?shí)體識(shí)別)等功能,顯著提升文檔管理的效率與準(zhǔn)確性。
基礎(chǔ)模型應(yīng)用探索:深入理解 Stable Diffusion、RAG(檢索增強(qiáng)生成)等前沿技術(shù),并積極探索其在產(chǎn)品設(shè)計(jì)輔助、智能客服(售后問題解答)、內(nèi)部知識(shí)庫問答等場(chǎng)景的應(yīng)用潛力,為企業(yè)發(fā)展注入新動(dòng)力。
任職資格(核心要求)
必須掌握
核心算法:熟練應(yīng)用 YOLO 系列目標(biāo)檢測(cè)算法和 U-Net/DeepLabV3 等語義分割模型,以解決視覺質(zhì)檢的關(guān)鍵需求;掌握線性回歸、邏輯回歸、聚類分析等經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法,滿足生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析的需求;理解 Transformer/BERT 的基本原理與應(yīng)用,應(yīng)對(duì)文本處理工作。
深度學(xué)習(xí)框架:熟練掌握 PyTorch 或 TensorFlow 任一主流框架,能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)上述視覺和文本模型,確保算法的有效運(yùn)行。
數(shù)據(jù)處理:熟練使用 Python 編程語言,精通 Numpy、Pandas 進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、處理和分析,為算法應(yīng)用提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。
工程落地意識(shí):深刻理解制造業(yè)場(chǎng)景需求,能將算法靈活應(yīng)用于解決實(shí)際生產(chǎn)問題,如缺陷檢測(cè)、參數(shù)優(yōu)化等,并且具備將模型部署到實(shí)際環(huán)境的基本認(rèn)知,確保技術(shù)真正服務(wù)于生產(chǎn)。
學(xué)歷:本科及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、機(jī)械電子(偏軟件 / 算法方向)等相關(guān)專業(yè),具備扎實(shí)的專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)。
優(yōu)先考慮(加分項(xiàng))
工業(yè)視覺項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn):有制造業(yè)產(chǎn)品視覺檢測(cè)(尤其是金屬制品、復(fù)雜小零件)實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,這類經(jīng)驗(yàn)?zāi)軒椭焖龠m應(yīng)崗位需求。
PyTorch 熟練度:精通 PyTorch 者優(yōu)先,因其在當(dāng)前工業(yè)界應(yīng)用更為主流,能更好地融入工作。
多模態(tài) / RAG 應(yīng)用經(jīng)驗(yàn):有 Stable Diffusion 圖像生成或 RAG 技術(shù)在知識(shí)管理、問答系統(tǒng)中應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,可為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新提供助力。
行業(yè)背景:有門窗五金、家具、家電、汽車零部件等制造業(yè)背景或相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,熟悉行業(yè)特點(diǎn)能更快開展工作。
基礎(chǔ)技能:了解 OpenCV 等圖像處理庫,會(huì)用 Matplotlib 做基礎(chǔ)可視化,能提升工作的便捷性與效率。
工作地點(diǎn)
地址:廣州增城區(qū)廣州增城區(qū)中新鎮(zhèn)風(fēng)光路2號(hào)
求職提示:用人單位發(fā)布虛假招聘信息,或以任何名義向求職者收取財(cái)物(如體檢費(fèi)、置裝費(fèi)、押金、服裝費(fèi)、培訓(xùn)費(fèi)、身份證、畢業(yè)證等),均涉嫌違法,請(qǐng)求職者務(wù)必提高警惕。
職位發(fā)布者
肖玉玲HR
希美克(廣州)實(shí)業(yè)有限公司
-
制造業(yè)
-
1000人以上
-
外商獨(dú)資·外企辦事處
-
風(fēng)光路2號(hào)希美克有限公司(坑貝地鐵站A口步行310米)
2025-10-10 18:40:46
456人關(guān)注
注:聯(lián)系我時(shí),請(qǐng)說是在蘿崗人才網(wǎng)上看到的。
