算法工程师 （异常检测/小样本学习方向）

岗位职责： 1、负责工业视觉场景下异常检测、小样本学习等算法的原型研发与前瞻探索，围绕真实工业需求完成从问题定义、技术选型到实验验证的完整研究链路； 2、深入理解业务场景，开展系统性文献调研与技术路线评估，提炼关键科学问题，快速构建原型验证方案的有效性，输出可行的技术决策； 3、深入分析场景数据的内在特性（数据分布、噪声模式、标注约束、正常/异常比例等），设计严谨的消融实验与对比实验，从算法设计原理层面解释结果，定位不同技术路线的能力边界与适用条件，并据此优化模型架构或学习策略； 4、针对真实产线部署需求，统筹算法的泛化性（跨产品线/跨材质迁移能力）与鲁棒性（抗光照变化、抗成像噪声、抗设备差异），确保算法方案在实际环境中的稳定性和容错能力； 5、以最终业务指标达成为导向，配合工程团队完成算法从原型验证到端侧/边缘侧部署的全流程闭环；通过Bad Case分析、难例挖掘与数据回流机制持续迭代优…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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