职位：资深工业视觉算法工程师
算法设计,视觉算法,工业视觉算法	职位介绍： 

数据算法团队在特斯拉工业智能研发方面扮演非常重要的角色。我们通过自主搭建数据算法平台赋能各个业务领域包括生产制造，供应链，销售，服务，充电网络等等，将信息通过算法转换成高价值的数据资产以创造更好的产品来提供更好的用户体验。 

 

作为特斯拉工业互联网研发中心的数据算法工程师，你将参与特斯拉自研数据算法产品以及项目的各个环节中去，从孵化到落地，从雏形到不断成熟。该职位提供了独特的机会，在开发数据算法工具、推进数据算法项目，以及推动算法驱动公司决策等方面对整个组织产生重大影响。您将带领数据的收集、清理和预处理，模型的训练并将其部署到生产的所有流程。理想的候选人将对人工智能充满热情，并随时了解该领域的最新发展。 

 

本职位主要是关注在工厂相关的机器视觉应用，主要是自动视觉质检、自动机器人引导、尺寸测量等。 

 

职责描述： 

图像处理相关：负责开展机器视觉项目的大批量图片的收集、整理、过滤、清洗等工作，需要具备Python、OpenCV、PIL、Pandas、Numpy等工具使用能力。 
模型开发相关：负责开展机器视觉项目的分类、物体识别、图像分割模型等的数据预处理以及模型的训练、迭代、重训练，以及模型的准确率提升，模型搜索等模型相关任务，需要具备Python、TensorFlow、Pandas、MongoDB（Aggregation）、Redis、Kafka等能力。 
核心算法相关：负责开展机器视觉项目平台的算法开发任务，主要涉及Python的软件开发、算法开发。需要具备Python、Kubernetes、Docker、Kafka、Redis、MongoDB等能力 
数据挖掘相关：利用机器学习和数据挖掘等相关技术，挖掘海量用户数据的业务价值，满足业务发展需求。 
机器协同控制相关：熟悉相机标定，手眼标定，点云数据处理等，配合机器人/PLC等技术，驱动机器视觉应用与生产协同，主动开展对机器人的控制和引导，与生产协同促进生产制造。 
项目管理相关：负责对接公司内部的机器视觉项目，可以独立承担项目的管理任务。需要具备：项目需求对接、项目进度管理、项目分工、项目全生命周期管理等能力。 
 

必备条件： 

具备计算机科学、数学、统计学或相关学科的高等学历。 
具备较强的Python开发背景。 
具备很强的OpenCV等图像处理相关算法背景。 
具备的TensorFlow或PyTorch模型开发相关经验。 
具备数据科学相关能力，如Pandas、Numpy、Matplotlib以及MongoDB Aggregation等工具或平台使用经验。 
了解机器人相关控制技术，具备工厂机器视觉经验。 
 

具有以下条件优先： 

有工厂机器视觉经验（重要）。 
具有机器人/PLC等控制相关的经验（重要）。 
具有工业相机/激光传感器/光源/解决方案的经验（重要）。 
具有微服务开发以及数据库查询经验，如Kubernetes、Docker、Redis、MongoDB等。 
有在敏捷环境中工作的经验。 
有较强的书面和口头交流能力。 
具备项目管理经验，可按照时间节点完成项目要求的开发任务。 
具有算法开发经验，比如参加过ACM竞赛等。 
熟悉Linux、TCP/IP、Git，熟练掌握脚本语言 Shell 命令等。 
认同特斯拉的公司愿景，可以在临港地区上班。