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招聘人數(shù)：2 地點：蘇州 需求專業(yè)：計算機科學與技術、人工智能、電子信息等相關專業(yè) 學歷要求：碩士及以上學歷（優(yōu)秀本科生可面議） 崗位職責： 1、全鏈路算法研發(fā) - 負責電路原理圖圖像的預處理與智能解析。 - 設計輕量化目標檢測模型（如YOLOv8改進版），實現(xiàn)電阻/電容/IC等30+類元件的高精度識別。 2、拓撲結構與模型優(yōu)化 - 開發(fā)Graph結構生成算法，將電路圖轉化為頂點（交點）和邊（帶元件屬性連接線），通過DFS/BFS實現(xiàn)串聯(lián)/并聯(lián)單元自動識別（準確率≥98%），輸出結構化電路數(shù)據(jù)（如SPICE網(wǎng)表）。 3、數(shù)據(jù)驅動與技術迭代 - 構建百萬級電路圖像數(shù)據(jù)集，設計專用數(shù)據(jù)增強策略（如導線扭曲、符號細節(jié)簡化模擬），提升模型泛化能力。 - 優(yōu)化損失函數(shù)（坐標誤差+置信度+分類誤差），實現(xiàn)模型迭代周期≤72小時。 4、技術創(chuàng)新研究：關注領域動態(tài)，探索新算法，參與合作項目拓寬視野。 5、團隊協(xié)作領導：跨職能團隊合作，參與技術交流，提出自己的見解和想法，為項目提供新的視角。 6、問題解決優(yōu)化：定位解決軟件問題，優(yōu)化性能，收集用戶反饋。 任職資格： 1、核心技術能力 - 精通PyTorch/TensorFlow，熟練使用OpenCV/PaddleCV，有YOLO系列模型開發(fā)經(jīng)驗，能獨立完成從數(shù)據(jù)預處理到模型部署的全流程。 - 熟悉圖論算法（連通分量分析、最短路徑），掌握NetworkX/Graph-tool等圖數(shù)據(jù)處理工具，了解GNN在拓撲分析中的應用者優(yōu)先。 2、項目經(jīng)驗要求 - 至少參與過1項工業(yè)級圖像識別項目（如PCB檢測、電子元件分揀），熟悉復雜場景下的算法優(yōu)化（如噪聲抑制、小目標增強）。 - 有開源項目貢獻（如MMDetection插件開發(fā)、YOLO自定義數(shù)據(jù)集訓練）或頂會論文（CVPR/ICCV）者優(yōu)先。 3、加分項 - 了解EDA設計流程或電子工程基礎知識（如元件符號、電路原理），能解讀SPICE網(wǎng)表者優(yōu)先。 - 研究過相關專利（輕量化網(wǎng)絡、Graph拓撲分析）或有3D視覺（如X-ray圖像識別）經(jīng)驗者優(yōu)先。 - 具備較強的學習能力和創(chuàng)新精神，對EDA/CAD領域有濃厚的興趣和熱情