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Midea Group · 广东省-佛山

# 资深研究员-工业视觉算法

广东省-佛山 

Listed on Midea Group’s official careers site. Posted September 4, 2026. Check that it is still open and apply there.
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## Job description

### 解决方案落地
- 深入理解家电制造场景的视觉检测需求，主导从需求分析、方案设计、算法开发、现场验证到量产部署的全流程，推动视觉质检项目在工厂端的实际落地；

### 多模态大模型算法研发
- 针对工业质检复杂场景，设计并开发基于多模态大模型的视觉质检算法，融合图像、点云、工艺、设备等多源数据，解决传统算法难以覆盖的疑难检测问题，持续提升产品质量控制水平；

### 技术创新与优化
- 跟踪并研究业内前沿的工业视觉大模型、多模态融合、少样本/零样本学习等技术，结合业务场景进行创新性应用，持续优化算法的检测精度与推理效率；

### 技术规划与突破
- 规划工业质检领域的技术演进路线，针对小目标检测、复杂背景缺陷、极端光照等行业共性技术难题进行攻关突破；

### 跨部门协同推进
- 与工厂工艺、设备、生产等团队紧密协作，推动视觉质检技术在美的各事业部的规模化落地应用。

### 学历与经验
- 硕士及以上学历，计算机视觉、人工智能、数学、自动化等相关专业；5年以上工业质检领域工作经验，在家电、新能源、汽车、3C、等行业有多个视觉质检项目从0到1落地经验，具备独立解决复杂技术问题的能力；

### 编程与工具栈
- 精通C++、Python编程语言；熟练掌握OpenCV、Halcon、PCL等图像/点云处理库；熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，具备基于大模型进行微调、迁移、改进的能力；

### 算法能力（核心要求）
- 熟悉目标检测、语义分割、图像分类等基础CV算法

### 重点要求
- 对多模态大模型、工业视觉大模型有深刻理解和实践经验，包括但不限于视觉语言模型（VLM）、多模态融合、自监督/半监督学习
- 深入理解少样本/零样本异常检测、小目标检测等工业场景核心难题
- 具备丰富的模型量化、蒸馏、剪枝、TensorRT/ONNX部署优化经验

### 硬件与光学基础
- 具备工业相机、镜头、光源选型及系统标定的实践经验，理解成像原理与光学系统设计；

### 软技能
- 具备优秀的跨部门沟通能力和团队协作精神，工作主动、严谨认真，具备强烈的技术自驱力和问题解决能力。

## At a glance
- Posted by the employer: Sep 4, 2026
- First seen by OpenNash: Jul 31, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: 80 days
- Location: 广东省-佛山[Apply on Midea Group’s careers site →](https://recruit.midea.com/recruitOut/ihr/jobApplication?positionId=8a5eb1249ed5dfea019ed8a97eb303f9&recruitType=social)

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