职位描述：

任职要求：
1、全日制硕士学历，人工智能、数据科学与大数据技术、智能科学与技术等相关专业；
2、熟悉C++、Python编程语言，熟悉OpenCV，能够基于 OpenCV 进行图像算法的设计、编程、测试与部署；
3、熟悉YOLO、U-Net等经典目标检测与语义分割模型，具备相关模型的调试、训练与测试经验。
4、具备良好的英语基础。

岗位职责：
1、针对特定产品进行外观检测、测量等目标的算法设计，并持续优化算法的检测效果、检测时间等指标，以达到相应要求；
2、负责算法、模型的本地化部署，包括代码调试、数据标注、模型训练等；
3、持续关注行业发展，对新发布的算法、模型进行分析与评估，判断其是否适用于公司业务；
4、根据客户产品检测需求，进行成像设备（包括相机、镜头等）的选型。

上班时间：
5.5天制，周一至周五8:00-11:50，12:50-17:00，日常加班1-2小时。

福利待遇：
1、固定月薪+季度奖金+年终奖，按全额工资缴纳五险一金；
2、公司设有员工食堂，提供中、晚两餐（8元套餐，不包吃需自费）；
3、每月提供500元住房补贴；
4、享有国家劳动法规定的节假日、产假、年休假等带薪假期。

职位描述：

岗位职责：
1、负责AI算法研发与优化，深入探索大语言模型（LLM）及Transformer架构的应用；
2、开发基于Python的AI解决方案，并在Linux环境下进行部署与调试；
3、参与AI智能体核心架构的设计与实现，推动产品智能化升级；
4、结合公司电子产品（如电子玩具）进行创新算法应用研究；
5、协助团队完成技术难题攻关，撰写相关技术文档；
6、跟踪前沿AI技术动态，并将其转化为实际生产力；

任职要求：
1、扎实的Python编程能力，熟悉Linux开发环境；
2、深入理解Transformer架构及大语言模型（LLM）的工作原理；
3、熟悉AI智能体的核心架构，具备良好的算法基础；
4、对电子、半导体或集成电路行业有浓厚兴趣，学习能力强；
5、具备良好的团队协作精神和沟通能力；

职位描述：

职位描述：
1. 参与工业AI Agent平台、工业大模型等相关算法与模型的设计、研发、测试、落地工作。
2. 主导数据驱动、效果提升、性能优化，为算法落地提供高质量的前后端工程支持，确保系统稳定性和扩展性。协同硬件、工程、业务团队，解决工业场景实际问题。
3. 跟进业界最新研究成果，进行评估与落地。

任职要求：
1. 本科及以上学历，计算机、机器学习、模式识别相关专业，有计算机视觉、工业视觉缺陷检测、工业AI Agent开发相关经验优先。
2. 熟练掌握C/C++/Python，强悍的编程能力、攻艰能力，能独立完成复杂算法模块的开发。
3. 熟悉计算机视觉、图像处理相关技术，精通OpenCV、Halcon相关功能与原理。掌握工业成像、图像预处理、缺陷特征分析等核心技能。
4. 熟悉使用 PyTorch、TensorFlow 等主流深度学习框架，可快速搭建、训练、调优模型，精准定位并解决模型落地实际问题。
5. 熟悉 CNN、ViT、Transformer 等主流视觉模型基础结构，熟悉多模态特征融合、小样本学习、迁移学习等常见处理和优化手段。
6. 熟悉常见深度学习推理加速方案。
7. 热爱新技术，有强悍的学习能力，善于使用AI进行工作提效。
8. 工作认真负责，善于沟通与团队协作，抗压能力强。

职位描述：

岗位职责：
1.  自动化设备上位机系统优化
2. 自动化设备调试
3. cnc自动编程算法开发
4. 三菱cnc的plc程序改进

任职要求:
1. 熟悉c#和winform框架，具有上位机系统开发经验。
2. 熟悉正运动或其他品牌的运动控制卡，且具有自动化设备调试经验。
3. 具有plc程序开发经验，熟悉三菱plc，能够阅读并理解大型plc程序，
4. 了解cnc操机基本知识，了解cnc编程原理。
5. 具备良好的数理知识，思维活跃，善于沟通。

职位描述：

岗位职责 
1. 工业AI视觉算法研发
负责2D/3D工业场景下的AI算法设计与开发，覆盖四大核心方向：
o外观检测：表面缺陷（划痕、脏污、崩边等）的检测与分割
o尺寸检测：基于亚像素边缘/点云的精密尺寸测量与公差判定
o定位引导：工件6D位姿估计、抓取点计算、装配引导
o识别：OCR字符识别、一维/二维码读取、零件分类与追溯
针对工业数据"小样本、高噪声、类别不平衡"的特点，设计数据增强、主动学习、迁移学习等策略
2. 深度学习模型开发
基于 PyTorch 框架，进行目标检测（YOLO系列、DETR等）、实例分割（Mask R-CNN、SOLO等）、分类模型的训练、调优与迭代
探索视觉大模型（SAM、YOLO-World、Grounding DINO等）在工业零样本/少样本场景的落地应用
构建工业级数据标注规范与Pipeline，推动自动标注、难例挖掘与数据闭环
3. 3D视觉与6D位姿估计
基于点云库（PCL / Open3D）进行3D数据预处理：滤波、下采样、法向量估计、分割与配准（ICP、NDT等）
开发或改进6D位姿估计算法（如PVNet、DenseFusion、GDR-Net、ZebraPose等），解决无纹理、高反光、堆叠、遮挡等复杂工业物体的位姿估计问题
处理多视角点云拼接、3D模板匹配、点云与RGB融合（RGB-D）等任务
4. 视觉与机器人融合
主导手眼标定算法的实现与精度优化（Eye-in-Hand / Eye-to-Hand），包括九点法、平面标定、3D空间标定等
开发视觉引导完整链路：图像采集 → AI推理 → 位姿解算 → 机器人坐标系映射 → 执行反馈
通过 Socket / TCP-IP / Modbus 等协议与工业机器人控制器（ABB、KUKA、Fanuc、UR、埃斯顿、节卡等）进行实时通信联调
处理机器人运动学基础问题：DH参数、齐次变换矩阵、旋转矩阵/四元数/欧拉角转换、奇异点规避
5. 算法工程化与软件部署
使用 C++（C++11及以上）​ 将算法模块化、软件化，保证实时性与稳定性
基于 TensorRT / ONNX Runtime / OpenVINO​ 实现深度学习模型的高性能推理部署
开发视觉算法上位机软件（Qt / MFC / Python GUI）或 ROS / ROS2 节点，提供标准化接口供系统调用
编写算法设计文档、接口文档、测试报告
任职要求 
1、学历与经验
本科及以上学历，硕士优先；计算机科学、人工智能、自动化、电子工程、应用数学等相关专业
3年以上工业视觉AI算法开发经验，其中至少1年以上视觉与机器人融合项目经验
有从0到1的完整工业落地项目（方案 → 开发 → 现场调试 → 量产交付）优先
2、AI算法能力（2D）
扎实的传统CV基础（OpenCV / Halcon）：图像滤波、边缘检测、形态学、几何变换、相机标定与畸变校正
精通深度学习，熟练掌握 PyTorch，深入理解 CNN / Transformer 架构
熟悉主流检测/分割/分类算法原理与源码，能根据工业场景进行模型改进与轻量化
有 OCR 算法（CRNN、Attention-based、PP-OCR等）或条码识别落地经验
3、3D视觉能力
熟练使用 PCL / Open3D，掌握点云滤波、分割、配准、测量
了解3D传感器原理（线激光、结构光、ToF、双目），有实际点云数据调优经验
有 6D位姿估计​ 或 3D目标检测​ 算法开发经验（BOP竞赛相关经验极大加分）
4、机器人融合能力
深入理解手眼标定数学原理，能独立编写标定程序并完成现场标定
熟悉机器人坐标系变换链（相机→末端→基座→世界），能排查标定误差来源
熟悉至少2个主流机器人品牌的通信协议与编程接口
5、软件工程能力
精通 C++，掌握多线程、STL、智能指针、内存管理，有大型项目架构经验
熟练 Python，用于算法原型验证与训练脚本开发
熟悉 TensorRT / ONNX​ 模型部署流程，有 CUDA 编程经验者优先
熟悉 Git / CMake / Docker​ 等工程工具
有 ROS / ROS2​ 开发经验优先
6、综合素质
强烈的工程落地意识：追求"够用、稳定、可维护"
能深入工业现场排查问题（反光干扰、节拍压力、环境光变化等），接受短期出差
良好的技术文档撰写与跨团队（光学、机械、电气）协作能力
优先加分项
有 SAM / Diffusion / VLM 等大模型在工业视觉场景的微调或应用经验；
熟悉视觉+力觉+激光雷达等多传感器融合的机器人操作；
有 NVIDIA Jetson Orin / Xavier 上的 TensorRT 部署与优化经验；
有高质量开源项目或参与知名视觉算法库贡献

职位描述：

岗位职责：
1、善于将模糊的业务需求，转化为清晰的数学和算法问题，务实高效地解决方案。
2、主导或协同数据团队进行数据探查，清洗，标注体系设计，构建模型训练与评估数据集。
3、完成模型训练，验证，大规模超参数调优及多模型融合，持续迭代升级核心指标。
4、将算法经验沉淀为技术文档，专利，或可复用的组件/平台能力，对团队进行技术分享，提升算法水平。
5、与项目团队协作，高效部署与上线，保障线上服务的稳定性与性能，快速协作项目落地
6、AI算法工程师，输出并维护一份“数字BOM”，即，数据，代码，模型，配置，文档全套清单。
岗位要求：，
1、大专及以上学历，计算机，人工智能，机电一体化等相关专业，3~5年以上推动算法研发完整的项目落地经验，从问题定义，数据探查，算法选型与调优，离线实践，在线AB测试，到最终业务指标提升过程。
2、熟悉非标设备自动化及相关生产工艺流程，
3、精通机器学习经典算法（LR,SVM,GBDT等）和深度学习理论（CNN,RNN,GAN等），熟悉常用数据库（NUMPY,PANDAS等）掌握至少一个深度学习框架。
4、掌握LINUX开发环境，熟练使用GIT，能编写，可维护，可测试，高性能的算法代码。
5、具备良好的沟通与协调能力，工作敬业，刻苦耐劳，服从安排并具备良好的团队精神。

职位描述：

工作职责：1.实现AI落地解决工厂实际需求，可能场景类型包括缺陷检测、数据分析、Agent开发等。2.能优化AI算法，修剪模型，具备对DL视觉算法的建模能力。3.协同AI视觉团队，建立具有行业竞争力的锂电池本体及PCM板的外观AI模型库。任职资格：1.熟悉python、机器学习、深度学习、Transformer、LLM微调等技术。2.具备清晰的逻辑思维与总结能力、优秀的学习能力和沟通能力。

职位描述：

核心职责： 
1.基于ROS2框架开发机器人核心功能（节点通信/DDS配置/生命周期管理）。  
2.设计运动控制算法（运动学/传感器融合/LiDAR-IMU-摄像头）及路径规划/SLAM 方案。 
3.优化强化学习（RL）训练流程，开发多模态决策系统。  

硬性要求：
1.精通C++与Python，具备算法工程化落地能力。
2.深入掌握ROS2及机器人学理论（控制/规划/感知）。
3.熟悉 Linux 开发环境及编译工具链（Colcon/CMake）。
4.学历：本科及研究生以上（计算机/控制工程等），要求毕业于浙江大学、南京大学、上海交通大学（优先考虑），华南理工、深圳大学等985、211学院，以项目成果为考核核心，能力突出者不受学历限制。

优先条件： 
1.有导航（Nav2）、运动控制（MoveIt2）或 Gazebo 仿真开发经验。
2.参与过自动驾驶技术迁移至机器人视觉系统的项目。
3.熟悉Docker容器化及CI/CD流水线。

工作地点：广东东莞或江苏常州均可

职位描述：

图像算法的岗位职责:
1.负责在结果算法运行的硬件架构完成实现在光谱/激光类传感器中图像处理与识别相关核心算法方案设计、代码开发实现与算法优化；
2.负责传感器相机标定与图像增强、噪声抑制、识别及数据校准、标定算法工程化与调试；
3.负责与硬件平台算法对比，测试，提高算法的鲁棒性，精准度;
4.协助硬件团队进行系统功能实现和优化，确保算法性能满足产品实时性要求;
5. 编写相关技术文档，包括算法设计与迭代说明、测试报告和用户手册等；

任职要求:
1.硕士及以上学历，计算机、电子信息、光学工程、信号与系统、数学等相关专业; 5年以上图像处理算法开发经验，扎实的图像处理理论与数学基础;
2. 能熟练运用 Matlab/Python/C++进行算法设计和开发，熟悉图像处理流程与逻辑，精通相机校准标定、图像处理、图像识别等内容、特别是在光谱图像、3D激光相机、闪测仪、双目系统等方面的图像处理， 
3.熟悉OpenCV或者halcon软件，能够使用上述软件进行相机图像校正。
4.具有在光学测量、光谱检测、3D激光传感器、闪测仪等相关产品研发经验，熟悉常见的光学/光谱测量方法(如共焦、干涉、OCT、双目、结构光等); 具有3D测量中图像处理、识别算法开发的相关经验优先;有上述行业完整项目经验的优先；
5.了解图像处理、图像识别、相机标定校准基本理论，能够结合硬件架构的进行图像标定、滤波与识别等算法的开发与验证;
6.较强的数学建模能力，代码实现效率和调试分析能力；
7.良好的团队协作能力，能够与硬件、软件团队紧密配合，完成跨部门协作任务。
加分项:
1.有基于3D激光轮廓仪、光谱图像算法优化经验;
2.熟悉光谱共焦传感器、3D激光传感器等相关理论知识;
3.发表过高质量的学术论文；

职位描述：

岗位职责：
1、负责先进生产计划与排程系统（APS）的全流程开发工作，涵盖需求分析、系统设计、编码实现、测试优化等环节，确保系统性能高效、稳定。
2、挖掘并梳理 APS 系统的功能需求，将复杂的业务逻辑转化为可行的技术方案。
3、负责研发APS 系统算法，提升排程的准确性与效率，实现生产资源、产能与订单交付时间的平衡，降低生产成本。
4、跟踪行业技术发展趋势，引入新技术、新方法，持续迭代 APS 系统，提升系统竞争力，满足不断发展的业务需求。
5. 拥有大模型预训练/微调/模型评估等实践经验；
6. 从工程角度优化模型的资源占用，提高模型调用的并发；
7. 了解deepspeed、vllm等训练和推理框架；
8. 具有较强的学习能力，具有钻研探索精神，能独立分析和解决问题；责任心强，具备良好的团队合作精神。
岗位要求：
1、全日制本科及以上学历，计算机、数学、物理等相关专业；
2、具备 5 年以上软件开发经验，其中至少 3 年专注于 APS 系统开发。
3、具备扎实的数学基础，熟悉常用的机器学习、深度学习算法和理论； 
4、精通Python/c++/java等编程语言，具备良好的编程能力和代码风格 
5、深入理解运筹学、算法优化等理论知识，熟悉线性规划、启发式算法等在生产排程中的应用，能够独立设计和优化排程算法；
6、有开源实践经验或成果演示者优先；有参与大型项目经验者优先；有成功上线的 APS 项目经验者优先；
7、具有广泛的技术视野，创造性思维，丰富的想象力。

职位描述：

职位职责：
1、负责深度学习算法的模型选型、训练、调优和验证工作；
2、负责算法开发初期的数据搜集、清洗、标注等，并进行资料探勘、特征工程等工作；
3、协助制定视觉检测项目的开发、上线、验收、管理之相应文件，推动项目发展；
4、负责协调生产、品质检验部门沟通，协助达成自动化智能制造、量化订立品质检验标准；
5、追踪AI视觉技术前沿发展。
职位要求：
1、计算机科学、电子工程、数学、统计学、自动化、物理学或相关专业；有计算机视觉、AOI（自动光学检测）项目经验者优先；
2、熟练应用OpenCV等开源工具库，及图像处理算法如滤波、降噪、分割、配淮、增强、识别、跟踪、融合等；
3、对深度学习理论、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、Transformer网络有基础理解，能阅读技术文献并转化实作；
4、熟悉Python编程语言及面向对象程序设计；
5、孰悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，有使用经验；
6、掌握常用机器学习算法，如SVM、随机森林、集成学习等，并能实际应用解决问题；
7、具备良好数学基础，尤为线性代数、概率论与数理统计等。

本岗位特别针对工业瑕疵检测，欢迎有经验求职者投递。

注：
1、本岗位面试通过后需要短期内及时到岗，无法满足者不要投递！
2、本岗位办公地点于东莞企石，非此意向地区者不要投递！

职位描述：

岗位职责
1.负责伺服控制器、变频器等电机驱动产品的核心控制算法(FOC、方波换向、闭环控制)设计、仿真实现与调试。
2.设计并实现驱动器与上层控制系统的通信接口，基于Canopen(CiA402协议)或EtherCAT等主流工业总线协议完成从站设备开发、集成与调试。
3.优化无感/有感FOC算法，提升电机在速度、位置及扭矩控制上的动态响应与稳态精度。
4.参与系统架构设计，协同硬件工程师完成驱动器的原理设计、器件选型与性能调优。
5.编写并维护与电机控制、通信协议相关的详细设计文档、测试规范及用户手册。
6.解决产品在开发、测试及现场应用中出现的关键技术问题，提供算法与通信层面的专业支持。
7.跟踪前沿技术，推动控制算法与通信技术在新产品中的应用与创新。
任职要求  
1、本科及以上学历，电气工程、自动化、控制科学与工程、电力电子等相关专业。
2、至少2年以上电机驱动器产品开发经验，具备完整的量产项目经验。
3、电机控制算法:精通FOC及方波换向原理，具备扎实的电机建模与仿真能力。熟练莩握速度、位置、转矩闭环设计，拥有无感/有感FOC算法的实际开发与调试经验。
4、工业通信协议:至少熟练掌握Canopen(尤其是CiA402驱动器行规)或EtherCAT其中一种工业总线协议,具备驱动器从站开发、参数配置、网络调试及故障排查的实际经验。
5、软硬件基础:精通C/C++在嵌入式平台(如ARMCortex-M/R系列,DSP)的应用开发。了解电机驱动硬件拓扑，能与硬件团队高效协作。
6、开发工具:熟练使用Matlab/Simulink进行控制算法设计与仿真，熟悉常用调试工具。
7、具备优秀的分析、解决问题和独立攻关能力。
8、拥有良好的团队协作精神和沟通能力，能清晰阐述技术方案。
9、对技术有热情，工作严谨，责任心强。

职位描述：

岗位职责
1、负责视觉缺陷检测算法的研发与迭代，基于YOLO系列、语义/实例分割等深度学习算法，针对3C产品，开发例如毛刺、裂纹、尺寸超差等场景的缺陷检测方案。
2、负责模型轻量化与工程化部署优化，熟练运用TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO等工具完成模型量化、推理加速，适配工控机、NPU等工业硬件设备。
3、负责产线硬件时序适配与功能集成，配合海康威视等工业相机及雷赛运动控制卡，调试拍照时序、IO信号交互逻辑，完成图像采集与算法推理的实时匹配。
4、负责现场部署调试与问题优化，解决推理延迟、内存过载、帧率丢失等工程问题；调试光源角度、相机曝光、拍摄距离等参数，适配现场光照变化、产品偏移、粉尘干扰等复杂工况。
岗位要求
1、本科及以上学历，计算机视觉、自动化、电子信息工程、机械电子等相关专业，具备1-3年工业视觉算法开发落地经验，熟悉工业产线质检流程与节拍要求。
2、扎实掌握深度学习核心技术，熟练运用YOLO、U-Net等主流视觉算法，拥有AOI缺陷检测项目实战落地经验，熟悉3C常见缺陷的算法优化逻辑。
3、具备扎实的工业视觉落地基础，熟悉工业相机、定焦/远心镜头、同轴光/条形光/环形光等硬件的选型与现场调试，可根据产线工况优化成像质量。
4、加分项：熟悉C#/.NET上位机开发，可独立完成算法与上位机接口对接；掌握雷赛运动控制卡IO信号交互逻辑，拥有视觉+运动控制联调经验熟悉TensorRT、ONNX Runtime、RKNN、OpenVINO等量化加速工具。