Job description
岗位职责：
负责面向生产制造、矿山及现场施工场景的AI算法研发、模型训练、优化与落地应用，支撑智能分析、风险识别、质量检测、设备监测、预测预警等业务场景。 结合现场业务需求，开展计算机视觉、时序预测、异常检测、分类识别、目标检测、分割识别、多模态分析等方向的算法研究与工程化实现。 负责工业现场数据的清洗、标注规范制定、特征工程、模型训练、模型评估及迭代优化，提升算法在复杂现场环境下的准确率、鲁棒性和稳定性。 参与矿山、制造及施工现场相关算法场景建设，包括但不限于人员行为识别、安全帽/工服穿戴识别、危险区域入侵识别、烟火识别、车辆识别、设备状态监测、缺陷检测、故障预警、施工过程识别等。 负责算法模型与业务系统、边缘设备、视频平台、IoT平台、调度平台等系统的集成与部署，推动算法从实验验证走向实际生产应用。 深入理解生产制造、矿山及施工现场业务流程，结合安全管理、设备管理、施工管理和质量管理需求，设计可落地的算法方案。 持续跟踪人工智能、工业视觉、时序分析、多模态大模型等前沿技术，结合业务场景推动技术创新与成果转化。 配合产品、研发、实施及现场业务团队完成需求分析、方案设计、模型验证、上线交付与应用优化。
任职资格：
硕士及以上学历，人工智能、计算机、自动化、模式识别、数学、电子信息等相关专业。 具备扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉常见算法原理及应用，能够独立完成模型设计、训练、评估和优化。 熟悉至少一个主流深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，具备较强的算法开发与工程实现能力。 熟练使用 Python，具备数据处理、模型开发、实验管理和算法服务化部署能力。 熟悉计算机视觉或工业智能分析相关技术方向，具备目标检测、图像分类、图像分割、视频分析、OCR、异常检测、时序预测等一种或多种方向的项目经验。 具备复杂场景下的数据分析与建模能力，能够针对工业现场环境中的光照变化、遮挡、粉尘、震动、噪声、摄像头视角复杂等问题进行算法优化。 具备较强的业务理解能力，能够深入生产制造、矿山及施工现场，理解实际作业流程和业务问题，并转化为可落地的算法方案。 有生产制造、矿山、工程施工、设备运维、安全管理、工业质检、工业视觉等相关行业项目经验者优先。 熟悉模型部署、推理加速、边缘计算、服务化封装、算法性能优化者优先。 具备良好的沟通协作能力、问题分析能力和项目推动能力，能够与产品、研发和现场团队高效配合。
优先条件：
有矿山、制造、施工现场视频智能分析项目经验。 有安全生产相关算法经验，如人员违规识别、危险行为识别、区域入侵检测、作业合规识别等。 有设备故障预测、状态监测、能耗分析、质量检测、缺陷识别等工业算法落地经验。 有边缘侧部署经验，熟悉 Jetson、工业网关、边缘服务器等部署环境。 有多模态算法、视觉大模型、工业知识图谱或工业智能诊断项目经验者优先。