news 2026/4/21 3:10:16

面向锂电池缺陷检测的AI数据与算法工程实践

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张小明

前端开发工程师

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面向锂电池缺陷检测的AI数据与算法工程实践

惠州亿纬锂能股份有限公司 AI数据与算法工程师
职位信息
岗位职责:
1. 负责AI项目所需训练集、验证集与测试集等数据的采集、清洗、标注、分类及管理工作。
2. 熟练使用LabelImg、LabelMe等标注工具,与品质团队共同制定NG与OK样本标注规范,提升模型检测精度。
3. 参与数据质量检查,及时排查与修复数据问题,保障数据持续优化。
4. 负责管理数据存储服务器/工作站,确保存储环境安全稳定、运行高效。
5. 遵循公司数据安全与保密制度,落实数据加密与访问控制措施。
6. 针对锂电产线缺陷特点,设计数据采集与标注方案,参与模型训练、调优与评估,持续提升模型精度与鲁棒性。
7. 协同硬件工程师,将业务需求转化为可落地的技术方案,撰写详细技术文档。
8. 具备较强的问题发现与解决能力、良好的沟通协作能力,学习能力强,能快速适应新技术。
岗位要求:
1. AI算法相关专业,博士研究生学历,3年及以上AI算法相关经验。
2. 掌握机器学习和深度学习理论(CNN、反向传播、优化算法、损失函数等)。
3. 熟悉计算机视觉中的图像分类、目标检测、图像分割等经典与前沿技术。
4. 掌握 PyTorch 或 TensorFlow 框架和使用。
5. 具备构建和维护高质量的图像样本数据库的能力,包括数据清洗、标注和管理。
6. 具备较强的Python编程和开发能力。

第一章:工业场景下的AI数据工程体系

1.1 数据生命周期管理框架

在锂电池制造领域,数据工程需构建完整的生命周期管理框架: $$ \begin{aligned} &\text{Data Pipeline} = \ &

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