高级技术经理（工业视觉AI方向，偏架构）

岗位定位 作为公司技术侧日常主心骨，负责将商业与业务需求转化为可落地的技术方案，管控高校及子公司等外部研发团队的交付质量，并对最终产品的技术架构和交付结果负责。 岗位职责 技术架构与硬件方案定义：设计“云端训练—边缘推理—前端交互”的整体系统架构。结合项目当前手持终端优先的路线，主导双目/结构光视觉方案的硬件定义与系统集成，拉通光学成像（相机/镜头/光源选型）、边缘算力与前端交互的完整链路。 算法工程化落地：主导深度学习模型在手持终端/边缘设备的部署与优化，解决户外停机坪光照不均、积水反光、金属镜面反射等复杂环境下的模型性能衰减问题，推动算法从“实验室可用”到“现场好用”。 外部研发资源管控：作为核心技术对接人，管理高校算法团队与软件外包团队的日常交付。撰写技术任务书、制定验收标准、评审代码质量，确保外部交付物可直接集成、质量可控。 团队搭建与日常管理：从0到1组建并带领精干技术小组（算法工程师、硬件工程师等），建立代码规范、技术评审、文档管理等研发基础设施。配合内部团队分工（客户对接、语料梳理、内部研发协同），确保技术方案与业务需求高效对齐。 跨部门协同：与维修专家紧密协作，将业务检测标准转化为可量化的算法指标；配合商务团队，在技术层面支撑客户沟通与行业交流。 任职要求（必须项） 经验背景：5年以上工业视觉AI或相关领域研发经验，有非标场景（如大型装备外观缺陷检测、特种设备巡检、基础设施检测等）下的项目落地经历。优先考虑锂电、光伏、3C电子、汽车零部件等领域的复杂外观缺陷检测经验。 工程化能力：精通PyTorch/TensorFlow，精通目标检测、图像分割等主流算法，主导过至少1个将深度学习模型部署到边缘端（如NVIDIA Jetson、高通平台）并稳定运行的项目，熟悉TensorRT、ONNX等部署工具链。 架构能力：具备从光学成像方案（相机/镜头/光源选型） 到边缘计算平台再到云端数据闭环的全链路架构设计经验，能独立完成从需求分析、技术选型到接口设计的完整技术规划。 管理能力：带过3人以上技术小组，有招聘和培养工程师的经验；有对接高校、外包团队或跨公司研发协作的实际案例。 代码功底：有实际编码或代码评审经历，能独立判断代码质量，与技术团队保持有效技术对话。 学历：硕士及以上学历优先，计算机视觉、图像处理、模式识别、自动化等相关专业。特别优秀者可放宽至本科，需有8年以上工业视觉领域研发经验。 加分项（非必须） 有航空/航天/能源/轨交等高端装备行业背景。 有无人机载或机器人平台视觉算法部署经验。 有与高校实验室联合研发并成功交付的经历。 博士学历。