职责描述： 1. 开发并优化深度学习模型，用于处理单晶炉生产过程中产生的灰度图像数据 2.设计高效的图像特征提取算法，支持单晶生长质量监测和工艺优化 3.构建端到端的图像分析系统，实现生产缺陷检测和分类 4.与工艺工程师合作，将图像特征与生产过程参数关联分析 5. 文档编写：编写清晰的技术设计文档、API文档和运维手册。 任职要求： 1. 教育背景：计算机科学、软件工程、电子工程、人工智能或相关专业本科及以上学历。 2. 工作经验： 3年以上后端服务开发经验，其中至少1-2年专注于高性能、高并发服务器开发或深度学习模型部署/推理优化。 3. 编程语言：精通Python(用于服务开发和模型集成)， 熟练掌握C (用于高性能核心模块开发或推理引擎集成)。 4. 深度学习框架与部署： 熟悉主流深度学习框架（PyTorch 或 TensorFlow）。 有实际使用模型部署工具/推理引擎的经验（如：ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO 等中的至少一种）。 了解模型优化技术（量化、剪枝、知识蒸馏等）及其在部署中的应用。 5. 问题解决能力：出色的分析、定位和解决复杂技术问题的能力。 6. 沟通协作：良好的团队合作精神和沟通能力。