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1. 負(fù)責(zé)機器人感知模塊的開發(fā)與調(diào)試，實現(xiàn)目標(biāo)檢測、跟蹤、分割等功能；
2. 設(shè)計多模態(tài)（相機/LiDAR/毫米波雷達）數(shù)據(jù)融合策略，提升復(fù)雜場景下的感知魯棒性；
3. 推動算法從訓(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. 計算機/機器人/自動化相關(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。
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. 熟悉時序感知算法（目標(biāo)跟蹤、運動預(yù)測），掌握多目標(biāo)跟蹤框架（如ByteTrack、CenterPoint）。
4. 融合相機、LiDAR、毫米波雷達數(shù)據(jù)（BEV融合、早期/晚期融合），實現(xiàn)跨模態(tài)特征對齊與互補（如TransFusion、DeepFusion）。
5. 熟練多傳感器標(biāo)定（相機-LiDAR外參標(biāo)定、雷達-IMU時空同步），掌握在線標(biāo)定優(yōu)化方法（如基于特征匹配的自動標(biāo)定）。
6. 熟悉PyTorch、TensorFlow等機器學(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。
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（如語義SLAM、動態(tài)物體剔除等）的優(yōu)先。
9. 具備良好的團隊合作精神，工作認(rèn)真負(fù)責(zé)，具有較強的自學(xué)能力。