计算机视觉工程师 职责与责任
- 设计、开发和优化用于半导体制造中缺陷检测、特征识别和自动化的计算机视觉算法。
- 实施基于深度学习的视觉模型，以实现高速和高精度的检测流程。
- 将视觉系统与机器人、自动化平台和半导体后端设备（例如，线焊机、晶片焊接机）集成。
- 开发和微调用于模式识别、物体跟踪和质量检测的图像处理技术。
- 与跨职能团队紧密合作，以增强实时视觉检测并提高生产良率。
- 进行数据分析、模型验证和性能调优，以满足行业标准。
- 从延迟、准确性和鲁棒性方面优化视觉系统性能。
要求：
- 在计算机视觉、图像处理和机器学习方面具有丰富经验。
- 精通 Python、C++、OpenCV、TensorFlow 或 PyTorch 等与视觉相关的应用。
- 具有用于视觉任务的深度学习模型（CNN、GAN、变换器）的经验者优先。
- 熟悉半导体自动化、光学检测或计量学者优先。
- 了解实时处理、嵌入式系统和硬件加速（CUDA、FPGA 等）者优先。 
