高级感知算法工程师

岗位职责：

1、端侧感知模型架构优化 - 负责室内机器人核心视觉算法的开发与迭代,重点攻克人体检测、身份识别、手势识别、目标跟踪、多类别障碍物检测与分割等难点。 - 针对室内场景,研发高效的多任务学习模型,兼顾目标检 (100) 岗位职责

1.端侧感知模型架构优化
- 负责室内机器人核心视觉算法的开发与迭代,重点攻克人体检测、身份识别、手势识别、目标跟踪、多类别障碍物检测与分割等难点。
- 针对室内场景,研发高效的多任务学习模型,兼顾目标检测与语义分割精度。
2.轻量化模型算法迭代跨平台部署
- 模型压缩:主导基于量化、剪枝、知识蒸馏等技术的模型瘦身方案,在保证精度的前提下最大化提升推理速度(FPS)。-端侧推理优化:熟练运用SoC厂商工具链(如TensorRT,地平线,高通,瑞芯微等),针对低算力嵌入式平台(ARM/RISC-V/NPU)进行算子融合与底层Kernel优化。
- 资源管控:解决端侧部署中的内存碎片、功耗控制及CPU/GPU/NPU异构计算调度问题。
3.数据闭环
- 构建自动化数据闭环系统，熟悉自动化标注工具。
- 探索基于合成数据的训练方案,解决长尾场景样本不足的问题。
4.复杂场景鲁棒性与深度感知
- 针对室内强光、逆光、低光、夜间等极端环境,设计自适应图像增强与鲁棒特征提取算法。
- 负责单目/双目深度估计算法的研发与落地,为机器人提供精确的空间几何信息,辅助避障与导航。
5.多模态感知
- 负责云端感知和端侧感知融合解决场景认知问题。
6.全流程工程落地
- 协同硬件、嵌入式及测试团队，确保算法在真实家庭环境中的稳定性与安全性。

任职要求：

任职要求

1.学历与专业:硕士及以上学历,计算机、自动化、机器人、电子信息等相关专业
2.技术能力:
- 扎实的数学与算法基础(线性代数、概率统计、优化理论)
- 熟悉经典计算机视觉算法库(如OpenCV)及深度学习框架(PyTorch)
- 熟悉C++/Python,具备嵌入式平台(如ROS、Linux)开发经验者优先
3.

经验要求:
- 有丰富的机器人、自动驾驶、智能硬件等领域的感知算法落地经验
- 熟悉移动机器人场景者优先-对新技术有追求,紧跟技术进展
- 熟悉ViT、Clip等基础模型，熟悉常见的VLM模型。
4.软性素质:
- 强烈的技术热情,能独立解决复杂工程问题
- 良好的团队协作与跨部门沟通能力

【职位类别】研发技术类
【学历要求】硕士研究生及以上
【招聘项目】日常招聘
【所属公司】鸿鹄实验室