算法负责人岗位职责

核心工作职责​
（一）工业视觉技术战略与落地规划
基于公司初期工业视觉核心产品，制定 1-3 年技术路线图，明确 “先解决客户核心痛点，再拓展场景” 的技术路径，确保技术满足“高精度、低成本、快交付、保稳定”等产品需求。​
跟踪工业视觉轻量化算法、开源工业视觉工具（如 MMDetection-Industrial、YOLOv9-Industrial）、低成本 3D 视觉方案（如单目结构光）等前沿技术，优先评估 “短期能落地、投入成本低、适配中小客户产线” 的技术方案，主导 1-2 个核心技术预研，快速验证技术商业化可行性，避免资源浪费。​
负责工业视觉算法架构极简设计，搭建 “轻量化研发平台”，优化 “算法研发-数据标注-测试部署” 全流程效率，支撑1-2条核心产品线快速迭代，降低跨场景算法复用成本​。
（二）工业视觉算法团队搭建与高效管理
组建并管理 3-5 人工业视觉算法小组，涵盖“算法研发+数据处理+工程落地” 核心角色，优先招聘具备“工业视觉研发 + 工程落地”双重能力的成员（同时做算法调优与端侧部署），建立灵活的人才成长路径，重点培养 “能解决工业场景实际问题” 的实战型人才。​
建立 “快速迭代+结果导向” 的团队机制：如定期开展核心项目复盘（聚焦 “是否解决客户问题、是否超预期耗时”）、定期组织技术分享（围绕工业场景难点，如金属反光处理、低成本相机适配），围绕 “核心产品缺陷检测精度、端侧推理成本、项目交付周期” 等项目关键目标，营造 “高效攻坚、主动补位” 的团队文化。​
亲自参与核心算法研发，通过“手把手带教+核心项目共研”，提升团队成员在工业数据处理、轻量化模型训练、低成本硬件适配等技术领域的实战能力，确保团队能快速响应客户需求。​
（三）工业视觉算法项目全周期快速落地
主导核心工业视觉项目的立项与方案设计，亲自参与客户需求调研，将客户需求转化为明确技术指标，牵头制定低成本、快交付的算法实现路径（如选用低成本工业相机、基于开源模型微调）。​
统筹算法开发全流程，亲自攻克核心技术卡点，从低成本数据采集、高效标注、模型轻量化训练到“快速测试部署，全程把控进度，确保项目按时交付、客户满意。​
建立客户反馈快速迭代机制。如客户产线上线后定期收集使用反馈，即时响应算法问题，基于反馈快速优化算法，保障客户复购与口碑传播。​
（四）跨部门协同
与销售团队深度协同，如与销售团队一起拜访客户，明确算法-硬件-客户产线的适配标准，确保核心产品能快速适配中小客户的老旧产线。​
向公司管理层、销售团队、客户输出 “通俗化技术价值报告”，帮助销售团队说服客户、帮助管理层判断资源投入方向，同时亲自向客户演示算法效果，快速获取客户信任。​
（五）技术风险与成本管控
制定低成本、高鲁棒性的工业视觉算法研发规范，搭建算法上线测试流程（如极端光照测试、低成本硬件适配测试、客户产线模拟测试），规避技术不稳定导致客户退货、成本超支等致命风险。​
主导技术选型性价比评审：在开源方案与自研方案间做取舍，节省研发时间与成本，控制核心技术依赖风险。​
对客户产线算法故障做到快速响应。如2小时内远程排查问题，4小时内给出解决方案，重大问题亲自赴客户现场，同时建立 “故障复盘清单”（记录问题原因、解决方案、预防措施），避免同类问题重复发生。​
任职资格要求​
（一）学历与经验
计算机科学、人工智能、电子工程（图像处理方向）等相关专业本科及以上学历（硕士优先，有突出项目成果者可放宽）。​
5 年以上视觉算法研发经验，其中 2 年以上工业视觉算法团队管理经验，至少具备 1 年以上工业视觉项目经验，主导过至少 1 个 “低成本工业视觉算法商业化项目”（如为中小客户开发缺陷检测算法），且实现“客户复购或客户推荐新客户。​
熟悉工业视觉项目快速交付流程，了解客户产线特点，具备算法适配低成本工业硬件、快速解决客户现场问题的实战经验（如曾赴客户现场 1 天内解决算法适配问题）。​
（二）核心技术能力
理论基础：扎实掌握工业视觉核心技术（如工业缺陷检测、亚像素测量、图像增强），深入理解低成本工业视觉方案的设计逻辑（如如何用低成本相机实现高精度检测），能解决 客户产线常见问题（如金属反光、油污、产线速度不稳定）。​
工程能力：精通 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架，熟练使用开源工业视觉工具（如 MMDetection-Industrial、YOLOv9-Industrial、Halcon 基础版），具备工业模型轻量化（如模型剪枝、量化，适配 NVIDIA Jetson Nano、华为昇腾等低成本边缘设备）、低成本端侧部署（如基于 OpenVINO 优化推理，降低硬件成本）的实战经验，能将算法成本控制在客户预算内。​
工具与编程：掌握 Python/C++ 编程语言，熟悉工业视觉开发工具（如 OpenCV、CUDA 基础应用、半自动标注工具（如 LabelImg、MakeSense）），具备快速处理工业数据、低成本搭建测试环境的能力，能高效完成算法研发与测试。​
（三）领导力与综合素养
战略思维：能从创业公司存活与增长视角思考技术方向，不追求完美技术，优先选择能快速盈利、能积累客户的技术方案，具备从小场景切入，逐步拓展的技术规划能力。​
协作沟通：具备 “跨角色补位” 能力（如协助销售对接客户技术需求），能用通俗语言向客户、非技术同事解释技术问题，具备快速说服客户、快速推动内部协作的能力。​
攻坚与抗压能力：能接受创业公司高强度、多任务的工作节奏（如同时推进 2 个核心项目、周末赴客户现场调试），面对客户投诉、技术卡点、资源不足等压力，能快速找到解决方案，有亲自上手解决问题的务实态度。​

职责描述：
1.设计电机控制策略，并完成FOC算法在嵌入式平台的部署与验证。
2.主导机电控制系统架构设计，涵盖嵌入式软件、传感器集成、执行器驱动开发及机械结构协同优化。
3.搭建电机可靠性测试平台，设计自动化测试治具及 HIL（硬件在环）测试方案，覆盖耐久性、温升、EMC 等测试场景。
4.推动跨部门（硬件 / 算法 / 生产）技术落地，主导设计评审、故障根因分析及解决方案输出。
任职要求：
1.统招本科及以上学历
2.5年以上FOC算法开发经验，具备扎实的电机控制理论基础和相关经验，覆盖通机产品领域优先
3.具有优秀的分析问题解决问题的能力

【岗位职责】
算法架构设计： 主导光通信耦合封测设备的算法架构研发，包括主动耦合搜索算法（爬山法、梯度下降、模式搜索等）、多轴同步运动控制算法、以及基于机器视觉的高精度定位算法。
团队管理： 负责带领算法/软件团队，制定算法开发标准，管理代码版本（Git），把控软件开发进度（C#/C++），确保设备在高速寻光过程中的耦合效率*大化。
核心系统集成： 负责上位机软件与底层运动控制器（ACS, AeroTech, 固高等）、数据采集卡、工业相机（Basler, Cognex）的接口通讯与数据流优化，解决耦合过程中的“速度与精度”平衡难题。
前沿技术导入： 针对硅光耦合、相干光模块等高难度封装场景，研究并导入更先进的自适应寻优算法，提升设备的综合良率。
【任职要求】
学历经验： 硕士及以上学历，计算机、自动化、数学、光学工程等相关专业；5年以上精密自动化设备算法开发经验，必须具备光通信有源耦合算法的实际项目经验。
管理能力： 具备技术团队管理经验，能够合理分配5-8名团队成员（算法工程师与软件工程师）的任务，擅长解决跨部门协作中的技术冲突。
精通C++或C#，熟悉运动控制卡（如Galil, OMRON, 固高）的二次开发。
精通数值优化算法，深刻理解光通信耦合的光功率寻优逻辑，能处理多自由度（6轴以上）耦合过程中的非线性问题。
熟悉OpenCV或Halcon，具备视觉引导对齐（FOG）算法的开发经验。
核心素养： 逻辑思维严密，对数据极度敏感，能够通过分析耦合过程中的光功率曲线、位置误差数据，反推算法逻辑缺陷并进行重构。