1.2027届硕士毕业生，计算机科学与技术、人工智能、电子信息工程、自动化、机器人工程、数学、光学工程等相关专业； 2.具备扎实的数学基础，包括线性代数、概率论与数理统计、数值计算、最优化理论等，能够理解并推导常用视觉算法的数学原理； 3.熟练掌握C++和Python中的至少一种编程语言，熟悉Linux开发环境及常用工具链（如Git、CMake、Docker等），具备良好的代码规范意识； 4.熟悉计算机视觉基础理论及常用算法，了解OpenCV、PCL、Open3D、Halcon等至少一种视觉开发库或工具，有目标检测/图像分割/模板匹配/3D点云处理等相关项目经验者优先； 5.了解深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）在视觉检测/识别中的应用，有工业质检、缺陷检测或目标识别相关经验者优先； 6.熟悉工业相机、镜头、光源等光学成像硬件的基本原理及选型知识，有实际成像系统搭建与标定经验者优先； 7.具备出色的逻辑分析能力和解决复杂问题的热情，拥有强大的自学能力和技术钻研精神，能快速适应非标自动化领域不断变化的新场景与新挑战； 8.具备良好的团队沟通能力和责任心，能积极协同机械、电气、机器人等跨专业工程师共同推进项目落地。 1.参与工业机器视觉系统的核心算法开发，负责2D/3D视觉引导定位、目标检测与识别、尺寸测量、缺陷检测等关键算法的研发、测试与落地验证。 2.参与基于点云数据的处理与分析，包括点云滤波、分割、配准、三维物体识别与位姿估计等算法开发，支撑机器人抓取、装配等高精度作业场景。 3.参与视觉引导系统的集成与优化，将视觉算法与机器人控制系统、PLC及上位机软件深度耦合，实现视觉引导定位、在线检测与实时测量等智能化功能。 4.参与非标项目视觉方案设计，深入理解客户工艺需求与现场工况，针对非标自动化场景设计并验证可行的机器视觉技术方案，完成相机/镜头/光源选型、视野仿真及成像验证。 5.参与视觉算法的优化与部署，对现有算法进行精度、速度和稳定性优化，配合嵌入式平台或工控机完成算法在真实工业环境中的部署、调试与持续迭代。 6.职业发展方向包括：高级视觉算法工程师、视觉技术专家、技术经理/项目经理。

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