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多模态算法研发： 设计和开发业界领先的多模态融合算法，处理并融合2D（RGB/多光谱）、3D（结构光/线激光/点云）数据，提升复杂材质和三维结构下的缺陷检测与测量精度。

视觉-语言模型（VLM）落地： 将文本模态引入AOI流程，研发基于Prompt的零样本/小样本（Zero-shot/Few-shot）异常检测模型，实现通过自然语言指令进行柔性检测，以及缺陷的自动化文本归因与报告生成。

前沿技术追踪与创新： 持续追踪计算机视觉、多模态大模型、生成式AI等领域的SOTA进展，主导核心技术攻关，并在顶级会议（CVPR/ICCV/ECCV等）发表论文或申请核心专利。

系统级部署与优化： 参与端到端（E2E）视觉检测系统的架构设计，协同硬件与软件团队，确保复杂深度学习模型在边缘端或工业云平台的高效推理与闭环迭代。

教育背景： 计算机科学、机器人、自动化、人工智能或相关专业博士学历（或具备3年以上顶尖研发经验的优秀硕士）。

核心算法能力： 具备深厚的深度学习理论基础，熟练掌握PyTorch等主流框架。精通主流的视觉Backbone架构（CNNs, ViTs等）。

多模态实战经验： * 2D/3D视觉： 深入理解目标检测、图像分割、3D点云处理（如PointNet系列、Voxel架构）、3D重建等算法。

VLM/大模型： 熟悉CLIP、LLaVA、SAM等视觉基础模型及其微调（Fine-tuning）技术。

工程能力： 出色的Python/C++编程能力，熟悉Linux开发环境，具备扎实的数据结构与算法基础。

博世集团网上招聘数据处理同意声明 

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