應用研發(fā)工程師，激光部
[1090225]
招聘單位：通快（中國）有限公司
發(fā)布：[2026-02-25]
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職位信息 |
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| 職位名稱： | 應用研發(fā)工程師，激光部 | 月薪水平： | 面議或未公開 |
| 工作性質： | 全職 | 職位類別： | 電子/機械/工程類:機械工程師 |
| 工作地區(qū)： | 太倉市 | 作息制度： | 雙休 |
| 食宿情況： | [午餐] [提供工作餐] | 招聘人數(shù)： | 1人（當前應聘4人） |
| 福利待遇： | [社會保險] [五險一金] [通訊補貼] [帶薪年假] [員工旅游] [年終獎金] [彈性工作] | ||
| 工作描述： |
As a member of the Laser Application Center R&D team, you will be responsible for designing and implementing deep learning and image-processing algorithms based on industrial laser processing inspection and process-monitoring data, and for building and maintaining AI platforms and data pipelines tailored to laser processes. The goal is to convert complex optical/process images and sensor data into reusable models and services that support process optimization and intelligent inspection for laser welding, cutting, surface treatment, and other laser applications. This role requires strong ownership, system-level thinking, and the ability to work independently in complex industrial environments. 作為激光應用中心 R&D 團隊的一員，您將負責基于工業(yè)激光加工檢測與過程監(jiān)測數(shù)據(jù)，設計并實現(xiàn)深度學習與圖像處理算法，搭建并維護面向激光工藝的 AI 平臺與數(shù)據(jù)管道。目標是把復雜的光學/工藝圖像與傳感器數(shù)據(jù)轉化為可復用的模型與服務，支撐激光焊接/切割/表面處理等工藝優(yōu)化與智能檢測需求 該崗位需要較強的責任意識與系統(tǒng)思維，能夠在復雜工業(yè)環(huán)境中獨立推進研發(fā)任務。 1. Design, develop and optimize PyTorch-based deep learning models for industrial imaging tasks such as defect detection, object segmentation, classification and temporal analysis, ensuring model robustness and real-time performance in industrial environments. 設計、開發(fā)并優(yōu)化基于 PyTorch 的深度學習模型，用于缺陷檢測、目標分割、分類與時序分析等工業(yè)圖像任務，保證模型在工業(yè)場景下的魯棒性與實時性； 2. Develop preprocessing and augmentation algorithms for camera/sensor images and signals, and engineer image-processing modules for integration into the platform. 負責相機/傳感器圖像與信號的預處理與增強算法，并將圖像處理模塊工程化以便集成到平臺 3. Build and maintain pipelines for industrial laser data collection, annotation, storage and versioning; design data standards and labeling schemes to drive data quality control and traceability. 搭建并維護工業(yè)激光數(shù)據(jù)的采集、標注、存儲與版本管理流程，設計數(shù)據(jù)標準與標簽體系，推動數(shù)據(jù)質量控制與可追溯性； 4. Support on-site validation and pilot deployment of AI solutions together with application engineers, ensuring performance under real production conditions. 與應用工程師協(xié)作，支持 AI 方案在真實產(chǎn)線和客戶現(xiàn)場的驗證與試點部署，確保工業(yè)條件下的穩(wěn)定性與可靠性； 5. Prepare technical documentation, test reports and user manuals, and provide internal training and support for model/platform usage. 編寫技術文檔、測試報告與使用手冊，并對內(nèi)部用戶進行模型/平臺使用培訓與支持； 6. Track academic and industry developments, evaluate and introduce appropriate algorithms, tools and best practices to continually improve the platform. 跟蹤前沿學術與工業(yè)進展，評估并引入適合的算法、工具與最佳實踐，不斷提升平臺能力。 |
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應聘要求 |
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| 學歷要求： | 碩士 | 專業(yè)類別： | [機械/儀表類] [電子信息類] [材料類] |
| 詳細專業(yè)要求： | [機械設計與制造] [工業(yè)設計] [材料成型及控制工程] [計算機應用技術] [電子信息工程] [材 | ||
| 適宜性別： | 不限 | 年齡要求： | 25歲 - 40歲 |
| 工作經(jīng)驗： | 1年 | 戶籍要求： | 不限 |
| 外語能力： | 不限 | 計算機能力： | 精通辦公 |
| 技能資質： | 不限 | ||
| 其它要求： |
Proficient in PyTorch, with hands-on experience implementing models from scratch, training and hyperparameter tuning, model compression/acceleration, and inference deployment. 熟練掌握 PyTorch，具備從零實現(xiàn)模型、訓練調參、模型壓縮/加速與推理部署的實踐經(jīng)驗； Familiar with industrial cameras, image-acquisition workflows, and common image formats; knowledgeable in camera calibration, distortion correction, and geometric transformations. 熟悉工業(yè)相機、圖像采集流程與常見圖像格式，了解相機標定、畸變校正與幾何變換 Familiar with development in Python (proficient with numpy, OpenCV, PyTorch, etc.) and familiar with common data-processing and visualization tools. 能用 Python 進行日常開發(fā)（熟練使用 numpy, opencv, torch 等庫），熟悉常用數(shù)據(jù)處理與可視化工具 Practical experience deploying algorithms or platforms in industrial laser welding/cutting/cleaning/surface-treatment projects is a prefered. 有在工業(yè)激光焊接/切割/清洗/表面處理相關項目中的實際算法或平臺落地經(jīng)驗者優(yōu)先 Experience with deploying applications on AWS, Azure, or other major cloud platforms is a plus 有在 AWS、Azure 或其他主要云平臺上部署應用的經(jīng)驗者優(yōu)先 Experience with IP application 有專利申請經(jīng)驗者優(yōu)先 |
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更多職位信息 |
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| 首次錄入時間： | 2026-01-21 09:30:38 | ||
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