视觉感知算法岗位职责

1、核心技术研发：主导智能割草机器人视觉方案的全流程设计，包括环境感知、路径规划、障碍物识别等核心模块的技术预研与算法开发，实现厘米级定位与亚米级导航精度。
2、算法工程化落地：负责视觉算法从原型验证到嵌入式平台的移植优化，针对 ARM/NVIDIA Jetson 等边缘计算硬件进行算力调优与功耗控制，确保算法在户外复杂光照、动态植被场景下的实时性与鲁棒性。
3、全链路技术闭环：参与机器人整机联调，结合多传感器融合优化 SLAM 算法，解决草坪边界识别、杂草 / 障碍物区分、动态避障等行业痛点；持续迭代算法模型，通过数据标注、模型训练（提升系统准确率。
4、技术文档与协作：编写视觉算法设计文档、测试报告，与硬件团队协同完成相机标定（单目 / 双目）、镜头选型、抗干扰电路设计等工作，支持产品从 DEMO 到量产的全周期研发。

岗位职责：
1. 负责机器人感知系统核心算法研发与迭代优化，主导激光雷达点云传统算法落地，包括但不限于点云地面分割、去噪、配准、聚类等基础感知算法，保障复杂场景下的感知稳定性与精度。
2. 负责基于深度学习的激光点云目标检测、语义分割算法的设计、训练、优化与部署，针对机器人作业场景优化模型精度、推理速度与鲁棒性。
3. 负责视觉与激光雷达后融合算法研发，融合图像、点云多维度感知信息，解决单一传感器感知局限性，提升目标识别、场景理解、环境建模的准确性与可靠性。
4. 负责多目标跟踪、轨迹预测算法的研发与优化，实现对动态行人、车辆、障碍物等目标的稳定跟踪、轨迹拟合与行为预测，支撑机器人避障、规划、导航等下游业务模块。
5. 参与感知算法工程化落地，配合完成算法移植、性能调优、版本迭代与量产落地，保障算法高效、稳定运行。
6. 负责感知数据集的搭建、标注规范制定、数据清洗与模型迭代，跟进行业前沿感知算法技术，持续优化算法体系，解决实际落地中的各类场景痛点问题。
7. 配合团队完成算法方案评审、技术文档输出、技术攻坚，协同规划、控制、硬件团队完成整机感知系统调试与落地。


任职要求：
学历背景：硕士及以上学历，计算机、自动化、电子信息、人工智能、机器人工程、测绘遥感等相关专业，3年及以上机器人/自动驾驶感知算法研发经验。
核心算法能力
1. 精通激光雷达点云传统算法，熟练掌握点云地面分割、去噪、聚类、特征提取、障碍物检测等经典算法原理与落地应用，能够独立完成传统点云算法的选型、优化与迭代。
2. 熟练掌握基于深度学习的点云检测、分割算法，熟悉主流点云深度学习模型，具备模型训练、调优、轻量化、场景适配实战经验。
3. 熟悉视觉+激光雷达后融合算法架构，掌握多传感器融合核心思路，了解卡尔曼滤波、融合对齐、时空同步等关键技术，有实际融合算法落地经验。
4. 精通多目标跟踪、轨迹预测算法，熟悉ByteTrack、SORT、DeepSORT等跟踪算法，掌握LSTM、Transformer、GRU等轨迹预测模型，能够解决目标遮挡、交错、快速移动等复杂场景的跟踪预测难题。


工程技术能力：
1. 熟悉Linux开发环境，熟练使用ROS/ROS2、PCL、OpenCV等常用工具库，能够独立完成算法从原型到落地的全流程开发、调试与性能优化。
3. 熟悉深度学习训练推理框架，熟练使用PyTorch/TensorFlow，掌握模型量化、推理加速、端侧部署相关技术。
综合素质
1. 具备独立算法方案设计、攻坚和问题复盘能力，能够快速定位并解决场景落地中的算法bug与性能瓶颈。
2. 逻辑清晰、责任心强，具备良好的团队协作能力和沟通能力，能够高效配合跨团队协同推进项目落地。
3. 有扫地机器人、工业机器人、户外无人车、自动驾驶感知量产落地经验者优先；有顶会论文、算法竞赛奖项者优先。

可社招+校招+实习

工作职责
1、 负责机器人场景Stereo/BEV/Occupancy感知算法设计和开发，包括但不限于3D目标检测、分割、跟踪
2、负责感知模型在边缘芯片上的的优化、量化和部署
3、负责机器人场景bev算法的验证和落地
4、参与视觉感知算法在云端GT链路和评测系统的落地和优化
任职要求
1、 硕士以上学历，计算机、自动化、机器人或者相关专业
2、深刻理解深度学习，有独立分析问题、定位问题、解决问题的能力
3、熟悉传统计算机视觉算法或点云处理算法
4、较强的算法实现能力，至少熟练使用PyTorch， TensorFlow等深度学习框架其中之一
5、 熟悉BEV深度学习的经典算法，例如：BEVFormer，Petr，Detr， PointPillar等
6、 出色的编程能力，熟悉C++或Python
7、 有相关方向的顶会、顶刊论文发表加分，有国际竞赛获奖经历加分
8、有三目、双目感知算法开发经验者优先