[北京]深圳开谱勒科技有限公司

职位：工业视觉大模型算法实习生
发布时间：2026-11-02
工作地点：北京
信息来源：前程无忧(51JOB)
职位类型：全职
职位描述
专业1:人工智能
专业2:数学
福利:真实工业数据 机器资源 AIToken 长期合作机会
职能类别:大模型算法
【岗位职责】
1、参与工业视觉前沿算法研究与研发落地。以下研究方向可根据个人兴趣和技术背景，选择 1–2 个方向深入参与：
2、方向一：工业缺陷检测
3、结合实际工业业务场景，完成现有缺陷检测算法的迭代与优化，持续提升目标检测、分割、分类的检出准确率、召回率等核心效果指标；
4、跟踪并复现工业异常检测领域前沿算法，包括无监督、多类别异常检测、少样本异常检测、开放集异常检测、持续学习等方向，并结合实际工业业务场景开展算法验证、性能优化和应用落地；
5、探索基于视觉基础模型的工业异常检测方法，提升模型在细微缺陷、未知缺陷及跨产品场景下的检测能力；
6、方向二：工业视觉基础模型
7、跟踪前沿视觉基础模型，并结合实际工业缺陷检测需求开展算法验证、性能优化和应用落地；
8、参与工业视觉基础模型训练，包括自监督预训练、领域继续预训练、特征表征学习，参与训练框架、数据调优、模型下游评测搭建，推进工业视觉基础模型在工业缺陷检测任务中的应用；
9、通过实验分析和对比评测，优化模型在不同产品、材质和成像条件下的泛化能力。
10、方向三：工业缺陷生成
11、推进缺陷生成模型的方案的验证、迭代、调优，提升生成数据对异常检测、缺陷分类、检测和分割模型的训练增益；
12、跟踪工业缺陷生成的前沿进展，并结合实际工业缺陷，研究优化生成图像的真实性、缺陷多样性和工业场景一致性，探索解决长尾缺陷数据不足的问题，完成算法验证、性能优化和应用落地；
13、方向四：工业缺陷视觉语言模型
14、跟踪 VLM 在工业缺陷检测中的应用进展，探索基于文本提示、参考图像和多模态交互的工业缺陷识别、定位与理解方法，推进 VLM 在复杂缺陷解释、开放类别识别及质检知识理解等场景中的应用；
15、参与工业图像与缺陷文本的指令数据构建、模型微调、模型评测，并完成在实际工业缺陷检测中的性能优化和应用落地。

【任职要求】
1、计算机、人工智能、软件工程、自动化、电子信息、数学等相关专业，硕士及以上在读；
2、具备扎实的机器学习、深度学习和计算机视觉基础，有工业异常检测、缺陷生成、目标检测、图像分割、自监督学习或 VLM 相关项目经验，在相关领域发表过顶会顶刊论文、或有高质量开源项目贡献者优先；
3、熟练使用 Python，熟悉 PyTorch，具备独立实现、训练、调试和优化深度学习模型的能力，具备较强的主动学习能力、动手能力和解决实际问题的能力；
4、具备较强的论文阅读、代码复现和实验分析能力，能够根据论文和开源代码独立完成算法复现，并进一步开展优化。

【实习要求】
1、实习时间：3 个月及以上，6 个月优先，每周 3 天以上；
2、工作地点：北京市西城区安德路甲 104 号北京 - 黄石离岸科创中心 4 楼 4002；
3、我们提供丰富的真实工业数据、充裕的机器资源及 AI Token、良好的研发环境，对表现优秀的实习生，提供长期合作及正式岗位发展机会。欢迎对工业视觉大模型和计算机视觉前沿技术充满热情的同学加入！ 公司简要介绍：
公司名称:深圳开谱勒科技有限公司
公司类型:民营公司
公司规模:少于50人
公司介绍:深圳开谱勒科技（Kepler Vision）成立于2023年，国内领先的工业AI质检企业。公司自主研发AI智能相机、AI检测系统与AAI工业智能体平台，融合AI算法与行业数据，实现1–3天快速上线、0漏失检测，将客户AI落地周期从3–6个月压缩至7天~1个月，手机镜片漏失率低至0.3%（行业约2%）。
公司已与富士康、中车、舜宇光学等龙头深度合作，2026年6月战略进军光模块赛道，并完成新一轮融资、获头部资本加持。公司由AI海归博士、前华为高管及行业资深专家联合创立，现由5A写字楼迁入科技园区、办公面积扩大三倍，正处于高速扩张期。诚邀有志于用AI重塑工业质检的你加入。