工作职责：
1. 负责设计并实现先进的计算机视觉算法，用于冶金生产过程中图像数据的受控生成，包括但不限于金相图片和各类缺陷图片的模拟与合成。
2. 建立并维护高质量的冶金图像数据库，确保数据的多样性、准确性和代表性。利用机器学习技术优化数据生成过程，提高数据质量和算法训练效率。
3. 深入理解冶金工程知识，将冶金材料的微观结构特征、缺陷类型与计算机视觉、信息通信技术相结合，开发出能够精准模拟冶金生产实际场景的算法模型。
4. 实施严格的算法测试计划，验证生成数据的准确性和可控性，确保算法在实际冶金生产环境中的有效性和可靠性。
5. 团队协作与沟通：与冶金工程师、IT开发人员、数据分析师等多部门紧密合作，确保项目需求准确理解，技术方案有效实施，并及时汇报工作进展。
任职资格：
1. 计算机科学与技术、软件工程、电子信息工程、冶金工程或相关领域硕士及以上学历。
2. 精通Python、C++等至少一种编程语言，具备扎实的计算机视觉和机器学习理论基础。
3. 熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和图像处理库（如OpenCV），有图像生成、数据增强技术经验者优先。
4. 精通生成式AI技术（如Transformer、Diffusion Models、GAN、VAE），熟悉PyTorch/TensorFlow框架及模型轻量化部署。
5. 了解冶金工程基础知识，特别是金相学、材料缺陷分析等方面。
6. 工作经验：至少2年以上相关领域工作经验，具有冶金行业背景或成功实施过类似CV项目经验者优先。
具备较强的快速学习能力；具备较强的逻辑思维和问题分析能力，能够独立解决复杂技术问题；具备良好的沟通和团队协作能力，能够与跨部门团队有效合作；积极主动，责任心强。
