Schaeffler 是一家充满活力的全球性科技公司，其成功得益于企业家精神和悠久的家族企业历史。您觉得是否吸引到您？作为所有主要汽车制造商以及航空航天和工业领域重要企业的合作伙伴，我们可为您提供许多发展机会。 您的主要职责 - 开发并优化深度学习视觉算法，支持目标检测、图像分类等模型的开发、训练、验证和迭代。 - 参与工业表面缺陷检测算法的开发与优化，提升缺陷识别准确率、稳定性和工程适配能力。 - 支持OCR视觉算法的开发、训练和迭代，应用于字符识别、标识识别及相关工业检测场景。 - 管理并支持AI视觉模型的容器化部署，协助完成模型在服务器或本地环境中的部署、测试和维护。 - 参与传统工业视觉系统的测试、调试和问题分析，协助完成相机、光源、视觉软件及设备端联调。 - 整理算法开发、模型测试、部署配置和调试过程中的技术文档，形成可复用的项目记录和操作说明。 - 协助推动AI视觉项目在生产或测试场景中的落地应用，持续优化模型效果和系统运行稳定性。 您的任职资格 - 攻读计算机、自动化、数学、电子信息、人工智能、测控技术与仪器等相关专业本科或硕士学位。 - 保证每周实习不少于5天、实习周期不少于6个月，能够长期稳定实习者优先。 - 掌握图像处理和计算机视觉基础理论，了解图像特征提取、目标检测、分类等常用视觉算法。 - 熟练使用至少一种开发语言，如Python或C++，能够进行基础算法开发、代码调试和问题排查。 - 掌握Linux基础操作，并熟悉至少一个主流深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、Keras或Caffe。 - 阅读英文技术资料、算法文档和基础项目材料，英语水平达到CET-4或同等水平。 - 具备AI视觉、工业视觉、图像识别、缺陷检测、OCR、模型训练、数据标注、模型评估、模型部署、OpenCV、Halcon、Docker、Git、工业相机或光源调试相关经验者优先。 岗位亮点： 覆盖完整视觉技术体系：工作内容同时涉及传统工业视觉与AI视觉，并与自动化设备、测试调试场景紧密结合，有助于系统理解工业视觉项目从算法到设备落地的完整链路。 具备良好的AI开发环境：团队配备搭载Nvidia A100显卡的AI训练服务器，可支持深度学习模型训练、验证及优化工作。 参与真实工业项目落地：可参与AI视觉项目在制造和检测场景中的实际应用，积累从算法开发、模型迭代到现场部署的项目经验。