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工作職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)倉儲移動機(jī)器人感知系統(tǒng)的研發(fā)、集成與工程落地，重點(diǎn)包括托盤、料架、貨物、通道障礙物等典型物流場景元素的檢測、識別與高精度定位算法開發(fā)；
2. 推動感知算法在實(shí)際倉儲機(jī)器人系統(tǒng)中的部署與優(yōu)化，確保算法在真實(shí)業(yè)務(wù)場景中的穩(wěn)定性、魯棒性與高效性，支撐項(xiàng)目規(guī)?；涞?；
3. 參與感知系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)，與導(dǎo)航、控制、調(diào)度等模塊協(xié)同，實(shí)現(xiàn)端到端的機(jī)器人智能感知能力；
4. 持續(xù)跟蹤行業(yè)前沿技術(shù)，評估并引入先進(jìn)算法或工具鏈，提升系統(tǒng)性能與開發(fā)效率。
任職資格：
1. 具備倉儲移動機(jī)器人相關(guān)感知算法的開發(fā)與工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立完成從算法設(shè)計(jì)、開發(fā)調(diào)試到系統(tǒng)集成的全流程，并成功推動項(xiàng)目落地；
2. 能夠根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景，合理選型傳感器（如相機(jī)、激光雷達(dá)、RGB-D 等），設(shè)計(jì)并持續(xù)迭代優(yōu)化感知算法；
3. 熟練掌握深度學(xué)習(xí)技術(shù)，精通 TensorFlow 或 PyTorch 框架，具備實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
4. 熟悉主流點(diǎn)云處理與圖像配準(zhǔn)算法，熟練使用 OpenCV、PCL、Eigen 等開源庫，能結(jié)合具體場景對算法性能與適用性進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu)；
5. 理解相機(jī)、激光雷達(dá)等傳感器的工作原理，掌握多傳感器聯(lián)合標(biāo)定、時(shí)間同步及數(shù)據(jù)融合方法；
6. 精通 C++ 編程，熟悉 Python，具備扎實(shí)的軟件工程能力，熟悉 Linux 環(huán)境下的開發(fā)、調(diào)試與性能分析工具（如 GDB、Valgrind、ROS/ROS2 等）；
7. 具備良好的代碼規(guī)范意識和版本管理習(xí)慣（如 Git），有模塊化、可維護(hù)、可測試的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
8. 具備系統(tǒng)級思維，能從機(jī)器人整體性能出發(fā)權(quán)衡算法復(fù)雜度、實(shí)時(shí)性與資源消耗；
9. 有實(shí)際參與過機(jī)器人產(chǎn)品從原型到量產(chǎn)或大規(guī)模部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
10. 計(jì)算機(jī)、電子工程、自動化、機(jī)器人或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷；
11. 具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化理論等），自主學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，英語讀寫流利，能高效閱讀英文技術(shù)文獻(xiàn)；
12. 責(zé)任心強(qiáng)，具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能在跨職能團(tuán)隊(duì)中高效推進(jìn)技術(shù)方案落地；
13. 對智能物流、倉儲自動化或移動機(jī)器人行業(yè)有濃厚興趣，愿意長期深耕技術(shù)并推動產(chǎn)品創(chuàng)新。