一、教育背景

1.本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；

二、技能要求

1.精通Python，熟悉C++，能夠編寫(xiě)高效的算法代碼。

2.熟練掌握Linux（如Ubuntu）操作系統(tǒng)，熟悉ROS/ROS2開(kāi)發(fā)框架，能夠獨(dú)立完成 AI 模型部署所需的環(huán)境配置與調(diào)試。

3.熟悉MQTT通訊協(xié)議、TCP/UDP等通訊協(xié)議，具備與邊緣硬件、上位機(jī)進(jìn)行穩(wěn)定數(shù)據(jù)交互的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

4.熟悉深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，掌握PyTorch、TensorFlow、Keras等主流深度學(xué)習(xí)框架的使用，對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)核心任務(wù)（檢測(cè)、分割、跟蹤）有深刻理解和項(xiàng)目實(shí)踐。

5.具備模型優(yōu)化能力，熟練掌握模型剪枝、蒸餾等優(yōu)化技術(shù)，熟悉GPU、NPU的加速技術(shù)。

6.具備視覺(jué)基礎(chǔ)模型（如SAM、DINO系列） 或多模態(tài)大模型的調(diào)優(yōu)與應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

7.了解SLAM、三維點(diǎn)云處理（PCL/Open3D） 或組合導(dǎo)航原理者優(yōu)先。

8.具備快速學(xué)習(xí)能力，具備對(duì)新技術(shù)的超強(qiáng)嗅覺(jué)，能將新技術(shù)與產(chǎn)品、場(chǎng)景相結(jié)合，快速落地新技術(shù)驗(yàn)證。

三、個(gè)人特質(zhì)

1.對(duì)智能制造、機(jī)器人領(lǐng)域有濃厚興趣，工作責(zé)任心強(qiáng)，具備出色的主動(dòng)性和執(zhí)行力；

2.對(duì)技術(shù)保持熱情，樂(lè)于學(xué)習(xí)新技術(shù)、研究新工具，具備自我驅(qū)動(dòng)能力；

具備工程意識(shí)與落地思維，能快速適應(yīng)實(shí)地部署與問(wèn)題排查工作。

崗位職責(zé)：

1.算法設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)：基于智能塔機(jī)吊裝的真實(shí)場(chǎng)景（如吊物、障礙物、人員識(shí)別），設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)魯棒的視覺(jué)算法，核心包括基于SAM、DINO等前沿模型的目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割、姿態(tài)估計(jì)，并融合激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行三維感知與避障。

2.模型訓(xùn)練與優(yōu)化：針對(duì)塔機(jī)作業(yè)的實(shí)際情況，使用深度學(xué)習(xí)框架收集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練并持續(xù)優(yōu)化模型。利用領(lǐng)域自適應(yīng)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)等方法提升模型在實(shí)際場(chǎng)景中的泛化能力與準(zhǔn)確性。

3.算法性能調(diào)優(yōu)與嵌入式部署：對(duì)算法進(jìn)行極致優(yōu)化，包括模型剪枝、蒸餾、量化，并利用TensorRT等工具部署到Jetson等嵌入式邊緣計(jì)算設(shè)備，滿足塔機(jī)實(shí)時(shí)控制對(duì)低延遲、高可靠性的嚴(yán)苛要求。

4.多傳感器融合算法開(kāi)發(fā)：負(fù)責(zé)相機(jī)（視覺(jué)）、激光雷達(dá)、高精度GNSS/IMU等多源異構(gòu)傳感器的數(shù)據(jù)同步、標(biāo)定與深度融合算法研發(fā)；

5.全流程智能化支持：負(fù)責(zé)從傳感器數(shù)據(jù)采集、算法處理到吊裝安全預(yù)警、自動(dòng)報(bào)告生成的完整鏈路?？商剿骼枚嗄B(tài)大模型（如GPT-4V、LLaVA）對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景進(jìn)行高層語(yǔ)義理解與交互，提升系統(tǒng)智能化水平。