助理智能系统应用工程师

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上，可以深耕机器视觉和AI算法，成为视觉算法专家或AI应用专家
• 在业务广度上，可以结合锂电工艺，向智能制造、数字化转型方向拓展，成为复合型技术专家
• 在管理路径上，可以带领视觉技术团队，向技术管理或项目管理方向发展
• 负责智能设备的视觉系统调试，确保设备在生产线上稳定运行，包括相机、光源、镜头的参数配置和优化
• 将AI模型和机器视觉算法应用到实际生产场景，如目标定位、缺陷检测等，并持续优化算法性能
• 与工艺、设备、生产等部门协作，解决生产过程中的视觉技术问题，进行根因分析并推动改善
• 扎实的机器视觉理论基础，熟悉光学成像原理和视觉检测原理，掌握目标定位、目标检测、边缘检测等算法
• 熟练使用Halcon、VisionPro等视觉软件，掌握C#或Python编程，能够独立开发和调试视觉程序
• 了解TensorFlow、PyTorch等AI框架，具备AI模型应用经验，能够将模型部署到实际生产环境
• 熟悉锂电生产工艺（如焊接、卷绕、叠片）和MES系统，具备较强的逻辑分析和根因分析能力

申请策略

• 在申请时，可以强调你对新能源行业的热情和对宁德时代技术实力的认可
• 提前了解宁德时代的产品线和业务布局，在面试中展现你对公司业务的了解
• 突出视觉项目经验，特别是目标定位、缺陷检测等实际案例，量化项目成果（如准确率提升、误判率降低）
• 强调编程能力，展示C#或Python的实际项目代码，以及TensorFlow、PyTorch框架的应用经验
• 如果有锂电或相关行业经验，务必重点突出，并说明对工艺的理解
• 展示逻辑分析和问题解决能力，例如通过金字塔原理、MECE原则进行根因分析的案例
• 系统学习Halcon或VisionPro的高级功能，并练习编写视觉项目
• 学习TensorFlow或PyTorch，并尝试在工业视觉数据集上训练和部署模型

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出你的技术难点和解决方案
• 回答技术问题时，先阐述基本原理，再结合你的实践经验，最后总结优化思路
• 回答场景问题时，体现你的逻辑分析能力，从现象出发，逐步排查，找到根因
• 请详细描述一个你负责的视觉项目，包括项目背景、你的职责、技术方案和最终效果
• 在视觉检测中，如何处理光照变化、反光等干扰因素？
• 你如何将一个训练好的AI模型部署到工业现场？
• 如果产线上出现大量误检，你会如何排查和解决？
• 你对锂电工艺了解多少？如何将视觉技术应用到焊接质量检测中？