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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(xué)習(xí)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(shè)計和實施預(yù)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(xué)習(xí)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(wù)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(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)、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(yù)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(xué)習(xí)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。