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崗位職責：
1.參與基于深度學習的 2D/3D 目標檢測、語義分割與多目標跟蹤算法的研發(fā)；
2.基于開源模型（如 YOLO、Faster-RCNN、Mask-RCNN、DeepSORT、ByteTrack、CenterTrack
等）完成算法復現(xiàn)、調(diào)試與適配；
3.參與目標軌跡管理與預測相關(guān)模塊的設(shè)計與優(yōu)化（如軌跡平滑、遮擋恢復、軌跡預測）；
4.在特定場景（多視角、動態(tài)目標、無人機視角、室外復雜環(huán)境）下進行算法性能測試、指標評估與結(jié)果可視化；
5.協(xié)助完成模型訓練、超參搜索、推理部署與加速（如 ONNX / TensorRT / TFLite）；
6.支持感知算法在 ROS /
ROS 2 系統(tǒng)中的集成、仿真與現(xiàn)場測試；
7.編寫算法實驗記錄、評估報告，參與技術(shù)討論與研發(fā)迭代。
任職要求：
1.計算機、人工智能、自動化、電子工程、機器人等相關(guān)專業(yè)在讀本科或碩士；
2.熟悉計算機視覺與深度學習基本原理，了解以下方向中的若干內(nèi)容：
（1）目標檢測與語義分割：YOLO、Mask-RCNN、Segment Anything；
（2）多目標跟蹤與軌跡預測：SORT/DeepSORT、ByteTrack、Kalman
Filter、LSTM-based prediction；
3.熟練使用 Python，具備 PyTorch 實戰(zhàn)經(jīng)驗；
4.熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法基本功扎實，具備獨立調(diào)試能力和問題分析能力；
5.熟悉 Linux 環(huán)境與基本 Shell 操作，了解 ROS/ROS 2 的基礎(chǔ)操作；
6.具備良好的溝通能力、文檔撰寫能力和團隊協(xié)作意識；
7.對視覺感知、智能系統(tǒng)研發(fā)有持續(xù)學習的熱情和鉆研精神。
加分項
1.有 GitHub 算法復現(xiàn)項目或 AI 比賽（如 CVPR、百度 AI
Studio、天池）獲獎經(jīng)歷；
2.有使用 NanoDet、YOLOv8、CenterTrack、TrackFormer、Segment Anything、Mask2Former 等模型的訓練/調(diào)優(yōu)經(jīng)驗；
3.熟悉模型部署與加速工具鏈，如
TensorRT、ONNX、模型量化與剪枝；
4.具備相機、LiDAR、IMU 多傳感器融合感知項目經(jīng)驗；
5.有無人機視覺、自動駕駛、多目標跟蹤/預測方向的科研或競賽項目經(jīng)驗優(yōu)先。