機器學習

主要職責：

·機器人感知算法開發：
·開展基于深度學習的環境感知模型研發，涵蓋2D/3D目標檢測、識別、跟蹤及語義分割任務。
·實現多源傳感器數據（如攝像頭、LiDAR、IMU等）的處理與融合，提升機器人對周圍環境的理解能力。
·探索并落地SLAM（同步定位與地圖構建）方向的先進算法技術。

·機器人決策與規劃：
·構建機器人的行為決策機制、任務調度策略與運動路徑規劃方案。
·運用強化學習、模仿學習等方法，推動機器人通過環境交互自主掌握復雜操作技能。
·提升規劃算法的實時響應能力與系統魯棒性，保障其在動態場景下的安全高效運行。

·模型部署與優化：
·將訓練完成的機器學習模型集成至機器人嵌入式系統（如NVIDIAJetson、ROS等平臺）。
·采用模型剪枝、量化、知識蒸餾等手段進行性能優化，適配低功耗、高效率的硬件運行需求。

·數據驅動迭代：
·搭建并維護用于機器人訓練與測試的仿真與實采數據集。
·設計自動化數據處理流程，依托運行日志持續分析并改進算法表現。

職位要求：

必要條件：

·碩士及以上學歷，專業方向為計算機科學、人工智能、自動化、電子工程或機器人學等相關領域。
·具備2年以上機器學習或深度學習項目經驗，對智能機器人技術有強烈興趣。
·編程基礎扎實，熟練使用Python，至少掌握一種主流深度學習框架（PyTorch或TensorFlow）。
·在以下任一方向具備系統的理論積累和實踐經歷：
·計算機視覺：掌握CNN、RNN、Transformer等網絡結構，具有目標檢測、圖像分割相關項目經驗。
·強化學習：了解DQN、PPO、SAC等典型算法，在機器人控制或游戲AI中有實際應用背景。
·機器人學基礎：理解機器人運動學、動力學、軌跡規劃或SLAM核心原理。
·數學功底良好，熟悉線性代數、概率統計、微積分及優化方法。
·具備出色的邏輯思維與問題解決能力，責任心強，善于團隊協作。

優先考慮：

·有真實機器人系統開發經歷，熟悉ROS（RobotOperatingSystem）者優先。
·在CVPR、ICRA、IROS、NeurIPS、ICML、RSS等高水平會議或期刊發表論文者優先。
·掌握Gazebo、IsaacSim、Mujoco等仿真工具，并應用于算法開發與驗證者優先。
·具備將模型部署至邊緣計算設備并完成性能調優的經驗者優先。
·具備良好的英文閱讀能力與溝通表達技巧。