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崗位職責：
算法研發(fā)與優(yōu)化
1、負責3D點云與2D圖像的算法設計與開發(fā)，包括但不限于點云分割、目標檢測、語義/實例標注、點云配準、SLAM、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等。
2、優(yōu)化現(xiàn)有算法性能（精度、速度、魯棒性），針對實際應用場景（如自動駕駛、機器人導航、AR/VR等）進行定制化開發(fā)。
3、探索前沿技術（如Transformer、PointNet++、NeRF等），提升算法在復雜場景下的表現(xiàn)。
數(shù)據(jù)處理與分析
1、負責大規(guī)模點云與圖像數(shù)據(jù)的預處理、標注規(guī)范制定及數(shù)據(jù)清洗。
2、設計數(shù)據(jù)增強策略，提升模型泛化能力。
工程落地與部署
1、與工程團隊合作，將算法轉(zhuǎn)化為可落地的代碼，優(yōu)化模型輕量化與實時性（如GPU/FPGA/嵌入式部署）。
2、參與算法集成測試，解決實際場景中的異常問題（如光照變化、遮擋、噪聲等）。
技術研究與創(chuàng)新
1、跟蹤計算機視覺領域最新研究成果，撰寫技術文檔及專利。
2、與團隊協(xié)作，推動技術方案在業(yè)務中的落地。
任職要求：
1、本科以上學歷，計算機科學、自動化、數(shù)學、電子信息等相關專業(yè)。
博士學歷或高水平論文發(fā)表者優(yōu)先。
2、3D點云方向：熟悉PointNet、PointNet++、CPA-CNN、Pix2Vox等點云處理算法，掌握Open3D、PCL、PyTorch/TensorFlow等工具庫。具備點云分割、目標檢測、SLAM、點云補全等實際項目經(jīng)驗。
3、2D圖像方向：精通CNN、Transformer等深度學習模型，熟悉YOLO、Faster R-CNN、Mask R-CNN等目標檢測算法。熟悉OpenCV、傳統(tǒng)圖像處理算法（如特征提取、匹配、位姿估計等）。
4、多模態(tài)融合：熟悉點云與圖像的聯(lián)合建模方法（如跨模態(tài)注意力機制、投影對齊等）。
5、工程能力：熟練使用C++/Python，具備CUDA加速或GPU并行計算經(jīng)驗者優(yōu)先。
6、熟悉模型壓縮、剪枝、量化等優(yōu)化技術，有TensorRT/ONNX部署經(jīng)驗者優(yōu)先。
7、其他要求
具備較強的數(shù)學基礎（線性代數(shù)、概率論、優(yōu)化理論）和編程能力。
良好的團隊協(xié)作與溝通能力，能承受一定項目壓力。