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1. 負責機器人感知模塊的開發與調試，實現目標檢測、跟蹤、分割等功能；
2. 設計多模態（相機/LiDAR/毫米波雷達）數據融合策略，提升復雜場景下的感知魯棒性；
3. 推動算法從訓練到邊緣設備的端到端落地，平衡模型精度與推理效率。

任職要求：

1. 計算機/機器人/自動化相關專業，本科及以上學歷，2年以上感知算法開發經驗。
2. 掌握主流深度學習模型（如YOLO系列、Mask R-CNN、PointNet 、PointRCNN），熟悉多任務學習框架（如Panoptic-DeepLab、BEVFormer）。
3. 熟悉時序感知算法（目標跟蹤、運動預測），掌握多目標跟蹤框架（如ByteTrack、CenterPoint）。
4. 融合相機、LiDAR、毫米波雷達數據（BEV融合、早期/晚期融合），實現跨模態特征對齊與互補（如TransFusion、DeepFusion）。
5. 熟練多傳感器標定（相機-LiDAR外參標定、雷達-IMU時空同步），掌握在線標定優化方法（如基于特征匹配的自動標定）。
6. 熟悉PyTorch、TensorFlow等機器學習框架全流程開發，具備模型訓練-優化-部署經驗。
7. 熟練使用Python和C 開發高性能算法，掌握ROS/ROS2系統。
8. 熟悉三維重建與SLAM結合（如語義SLAM、動態物體剔除等）的優先。
9. 具備良好的團隊合作精神，工作認真負責，具有較強的自學能力。