岗位职责：1. 视觉质检模型开发与部署：基于YOLO、CNN等架构，研发面向工业产品的表面缺陷检测模型（如焊点虚焊、划痕、装配缺失等）；负责模型轻量化与边缘端推理部署（NVIDIA Jetson/边缘盒子），满足产线毫秒级实时性要求。2. 多源数据关联与根因诊断：打通品质检验结果、生产过程参数（如拧紧扭矩/角度曲线）、设备故障工单等多源异构数据，以产品序列号与时间戳为索引构建全链路数据关联模型；应用XGBoost、贝叶斯网络、因果推断等算法，实现从表象缺陷到底层原因（设备偏移/工艺波动/来料异常）的概率反推与归因排序。3. 动作捕捉与数据资产沉淀：探索基于骨骼点识别（MediaPipe/OpenPose）的工人标准化作业轨迹记录，为后续柔性自动化积累动作数据资产。4. 系统闭环：与MES、QMS系统对接，实现异常触发→自动诊断→结论推送的自动化流程。任职要求：1. 计算机、自动化、电子信息等相关专业本科及以上学历，3年以上工业AI或智能制造领域算法落地经验。2. 扎实的计算机视觉基础，熟悉YOLO系列、ResNet等主流检测/分类网络，有工业缺陷检测项目落地经验者优先。3. 熟悉常用机器学习/因果推断算法（XGBoost/LightGBM/Prophet/DoWhy），具备海量工业时序数据或结构化生产数据的清洗与特征工程能力。4. 熟练掌握Python，熟悉TensorFlow/PyTorch，有边缘端模型量化部署经验（TensorRT/ONNX Runtime）者加分。5. 具备良好的跨团队沟通能力，能深入产线理解工艺痛点，将业务问题转化为算法方案。

云从科技孵化自中科院重庆研究院，公司受托参与了人工智能国标、行标制定，并同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台，工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。 同时，云从科技吸引并拥有全球的优秀人才，核心技术先后10次斩获国际智能感知领域桂冠及158次行业POC冠军、胜率达到78.4%； 运用先进的三级研发架构，云从科技取得3项重大技术突破——国内“3D结构光人脸识别技术”，打破技术垄断；商用跨镜追踪（ReID）技术，纪录保持至今；人体3D重建技术加快算法速度20倍，并将准确率大幅提升30%。 云从科技业务涵盖金融、安防、民航、零售等领域，通过行业领先的人工智能、认知计算与大数据技术形成的整合解决方案，已服务400家银行8.8万网点、31个省级行政区公安、60余家机场，实现银行日均比对2.16亿次、公安战果超3万起、机场日均服务旅客200万人次。