视觉工程师

主导视觉检测系统（含算法、软件、硬件、产线集成）全流程测试体系建设，制定测试策略、计划、方案，搭建自动化/性能/可靠性测试平台；

负责工业相机/镜头/光源/采集卡/工控机选型验证、兼容性、可靠性、老化、EMC/环境测试，搭建硬件测试环境与指标量化方案；

统筹设计贴胶类设备的软件版本、参数配置、防呆机制及异常场景测试用例（如尺寸点检、灰度点检、瑕疵点检）；

统筹验证智能检测设备检测算法（传统算子与AI模型）的准确性与鲁棒性，误检/漏检率；

主导视觉系统与PLC/运动控制/产线集成测试，验证通讯、时序、联动稳定性，协同研发、产线交付团队解决现场联调复杂问题，推动技术落地闭环；

搭建自动化测试框架，编写视觉算法/接口/UI自动化脚本，推动CI/CD落地，提升测试效率与覆盖率，输出质量度量与风险评估；

指导初中级测试，沉淀测试方法论、用例库、工具链，对接产品/开发/算法/硬件/产线，推动可测性设计与质量左移

本科及以上学历，自动化、电气、计算机、软件工程、图像处理等相关专业；

具备3年以上软硬件测试经验，2年以上机器视觉/智能制造系统测试经验，有主导过视觉检测系统自动化测试平台/性能/可靠性测试建设优先；

精通视觉系统全链路测试设计，能独立搭建测试体系、自动化平台、专项测试方案，精通缺陷根因分析；

掌握图像处理算法（如OpenCV、Halcon）、深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch），能验证算法精度、鲁棒性、速度；

精通工业相机、镜头、光源、采集卡、工控机，懂光学、标定、硬件选型与可靠性测试。熟悉PLC、机器人、工业通讯；

精通Python/C++/C#任一，能开发自动化测试框架/工具，熟悉Linux/Windows、SQL、Git、CI/C6，会使用示波器/万用表等测试仪器；

熟悉锂电/3C/汽车零部件等行业视觉检测需求与标准，有自动化测试工具开发经验（如Python+Robot Framework）优先；

具备跨部门协作能力，能通过测试数据推动硬件、软件、算法团队协同优化；

具有良好的团队合作能力和沟通能力，学习钻研能力强，有上进心，抗压能力强，英语能顺畅交流