1. 能夠利用新技術(shù)處理生產(chǎn)制造端的圖像數(shù)據(jù)。
2. 開發(fā)和優(yōu)化用于質(zhì)量控制的機器學習算法。
3. 利用AI技術(shù)分析生產(chǎn)數(shù)據(jù),識別影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素。設計和實施預測模型,以提前發(fā)現(xiàn)潛在的質(zhì)量問題。
4. 收集、清洗和分析制造過程中的大量數(shù)據(jù)。使用統(tǒng)計方法和機器學習技術(shù),從數(shù)據(jù)中提取有價值的洞察。
5. 建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持系統(tǒng),幫助工廠提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
6. 與制造、工程和質(zhì)量保證團隊緊密合作,理解業(yè)務需求并提供技術(shù)解決方案。
任職要求:
1. 本科及以上,計算機科學、數(shù)據(jù)科學、機器學習、人工智能等相關(guān)專業(yè)。
2. 英文口語流利(如果技術(shù)匹配,可以放寬要求)。
3. 2年以上在AI/ML領(lǐng)域的實際工作經(jīng)驗,有制造業(yè)背景/圖像處理項目經(jīng)驗者優(yōu)先;有質(zhì)量控制和預測分析項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
4. 精通Python、R或類似編程語言。
5. 熟悉常用的機器學習框架和庫,如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。
6. 有大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗,熟悉Hadoop、Spark等工具者優(yōu)先。
7. 具有良好的問題解決能力和分析思維;能夠進行團隊協(xié)作,溝通表達能力好。
8. 加分項:熟悉 OpenCV、Pillow 或 scikit-image 等計算機視覺庫。
求職提示:用人單位發(fā)布虛假招聘信息,或以任何名義向求職者收取財物(如體檢費、置裝費、押金、服裝費、培訓費、身份證、畢業(yè)證等),均涉嫌違法,請求職者務必提高警惕。
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