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1. 負(fù)責(zé)機(jī)器人感知模塊的開發(fā)與調(diào)試，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤、分割等功能；
2. 設(shè)計(jì)多模態(tài)（相機(jī)/LiDAR/毫米波雷達(dá)）數(shù)據(jù)融合策略，提升復(fù)雜場(chǎng)景下的感知魯棒性；
3. 推動(dòng)算法從訓(xùn)練到邊緣設(shè)備的端到端落地，平衡模型精度與推理效率。

任職要求：

1. 計(jì)算機(jī)/機(jī)器人/自動(dòng)化相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷，2年以上感知算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
2. 掌握主流深度學(xué)習(xí)模型（如YOLO系列、Mask R-CNN、PointNet 、PointRCNN），熟悉多任務(wù)學(xué)習(xí)框架（如Panoptic-DeepLab、BEVFormer）。
3. 熟悉時(shí)序感知算法（目標(biāo)跟蹤、運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)），掌握多目標(biāo)跟蹤框架（如ByteTrack、CenterPoint）。
4. 融合相機(jī)、LiDAR、毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)（BEV融合、早期/晚期融合），實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)特征對(duì)齊與互補(bǔ)（如TransFusion、DeepFusion）。
5. 熟練多傳感器標(biāo)定（相機(jī)-LiDAR外參標(biāo)定、雷達(dá)-IMU時(shí)空同步），掌握在線標(biāo)定優(yōu)化方法（如基于特征匹配的自動(dòng)標(biāo)定）。
6. 熟悉PyTorch、TensorFlow等機(jī)器學(xué)習(xí)框架全流程開發(fā)，具備模型訓(xùn)練-優(yōu)化-部署經(jīng)驗(yàn)。
7. 熟練使用Python和C 開發(fā)高性能算法，掌握ROS/ROS2系統(tǒng)。
8. 熟悉三維重建與SLAM結(jié)合（如語(yǔ)義SLAM、動(dòng)態(tài)物體剔除等）的優(yōu)先。
9. 具備良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，工作認(rèn)真負(fù)責(zé)，具有較強(qiáng)的自學(xué)能力。