工作模式： 混合制，可在現(xiàn)場(chǎng)辦公與遠(yuǎn)程辦公之間靈活安排。工作時(shí)間：周一至周五職位定義 (The Role)我們正在尋找一位對(duì)創(chuàng)新充滿激情的 AI 工程師，負(fù)責(zé)工業(yè)機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)研發(fā)工作。 我們不只是在尋找一名算法復(fù)現(xiàn)者，而是一位AI 架構(gòu)的探索者，你將重新定義機(jī)器視覺(jué)。你不僅要處理傳統(tǒng)的圖像識(shí)別，更要構(gòu)建智能體 (Agentic AI) 環(huán)境，讓機(jī)器視覺(jué)任務(wù)實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化的數(shù)據(jù)閉環(huán)、模型演進(jìn)與跨平臺(tái)部署。主要職責(zé) (Essential Functions)?算法研發(fā)與評(píng)估：研究、開(kāi)發(fā)并評(píng)估先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，將 Transformer、大模型 (VLM) 等前沿架構(gòu)引入工業(yè)場(chǎng)景，解決低功耗、高精度、低延遲的極端挑戰(zhàn)。?快速原型構(gòu)建：敏銳捕捉業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，將業(yè)務(wù)需求快速轉(zhuǎn)化為可運(yùn)行的技術(shù)原型，向內(nèi)部團(tuán)隊(duì)及利益相關(guān)者證明 AI 技術(shù)在復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景中的商業(yè)價(jià)值。?全鏈路模型工程： 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集體系建設(shè)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型微調(diào) (Fine-tuning) 及針對(duì)不同工業(yè)底層平臺(tái)的端側(cè)部署 (Edge Deployment)。技術(shù)要求 (The Toolkit)?理論深度：在計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）、自然語(yǔ)言處理（NLP）或語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域具備扎實(shí)的深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)與優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。?深入理解 CNN 與 Transformer 變體。?框架熟練度：精通 PyTorch 或 TensorFlow 中至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架。?編程功底：具備極強(qiáng)的 Python 開(kāi)發(fā)能力，并擁有良好的 C++ 編程基礎(chǔ)。教育背景與經(jīng)驗(yàn)要求教育背景：重點(diǎn)院校的碩士及以上學(xué)歷（計(jì)算機(jī)、電子、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)）工作經(jīng)驗(yàn)：原則上要求 3-5 年深度學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的工業(yè)界經(jīng)驗(yàn)；針對(duì)優(yōu)秀人才：具備頂會(huì)論文一作（CVPR/ICCV等）、高水平 AI 競(jìng)賽獲獎(jiǎng)經(jīng)歷或高質(zhì)量 GitHub 開(kāi)源項(xiàng)目經(jīng)歷的應(yīng)屆生或資歷較淺者亦可考慮。

康耐視公司是為制造自動(dòng)化領(lǐng)域提供視覺(jué)系統(tǒng)、視覺(jué)軟件、視覺(jué)傳感器和表面檢測(cè)系統(tǒng)的全球領(lǐng)先供應(yīng)商。同時(shí)也是領(lǐng)先的工業(yè)ID讀碼器供應(yīng)商。
康耐視視覺(jué)系統(tǒng)幫助公司企業(yè)提高產(chǎn)品質(zhì)量、消除生產(chǎn)瑕疵、降低制造成本、提供低廉的高質(zhì)量產(chǎn)品從而超越消費(fèi)者期望。
典型機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用包括檢測(cè)缺陷、監(jiān)控生產(chǎn)線、引導(dǎo)裝配機(jī)器人以及跟蹤、分類和識(shí)別零件。
康耐視通過(guò)遍布北美、歐洲、日本、亞洲和拉丁美洲的辦公室，以及集成與分銷合作伙伴全球網(wǎng)絡(luò)為國(guó)際客戶提供服務(wù)。公司總部位于美國(guó)馬薩諸塞州波士頓附近的Natick郡。