Machine Vision Engineer — AI-система контроля качества для производства
О позиции
Мы ищем Machine Vision Engineer для разработки AI-системы контроля качества на производственной линии в Таиланде. Система осуществляет инспекцию мягкой пластиковой упаковки на конвейере и в реальном времени обнаруживает дефекты, такие как разрывы, вмятины и повреждения упаковки.
Чем вы будете заниматься
- Закупка и приобретение оборудования для системы контроля качества.
- Командировки в страны Юго-Восточной Азии (Китай, Япония).
- Установка и настройка оборудования на месте.
- Оптимизация качества изображений для AI-систем инспекции.
- Интеграция с промышленными камерами и контроллерами освещения.
- Настройка машинного зрения для производственных условий.
Требования
- Опыт работы с промышленными камерами (Basler, FLIR, Hikrobot и др.).
- Знания в области освещения, оптики и контроллеров.
- Опыт интеграции с конвейерами и PLC.
- Навыки настройки машинного зрения для производственных процессов.
- Готовность к командировкам и работе на месте.
Что мы предлагаем
- Все расходы на поездки и оборудование покрываются компанией.
- Конкурентная зарплата от $5000 в месяц в зависимости от опыта.
- Гибкий график работы.
- Возможность работы над интересными проектами в области AI.
- Дружелюбная команда профессионалов.
Вакансия предлагает интересные задачи в области AI и хорошую зарплату. Однако, условия работы могут потребовать частых командировок.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание технологий машинного зрения, включая опыт работы с промышленными камерами и оптикой для обеспечения высокого качества изображения.
Способность работать в удаленном режиме, проявляя проактивность и самостоятельность в решении проблем, особенно в условиях международных командировок.
Опыт интеграции систем PLC для автоматизации процессов контроля качества, что позволяет эффективно взаимодействовать с производственными системами.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Industrial Tech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев