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崗位職責(zé)： 1.參與基于深度學(xué)習(xí)的 2D/3D 目標(biāo)檢測、語義分割與多目標(biāo)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(fù)現(xiàn)、調(diào)試與適配； 3.參與目標(biāo)軌跡管理與預(yù)測相關(guān)模塊的設(shè)計(jì)與優(yōu)化（如軌跡平滑、遮擋恢復(fù)、軌跡預(yù)測）； 4.在特定場景（多視角、動態(tài)目標(biāo)、無人機(jī)視角、室外復(fù)雜環(huán)境）下進(jìn)行算法性能測試、指標(biāo)評估與結(jié)果可視化； 5.協(xié)助完成模型訓(xùn)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(shí)驗(yàn)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(jì)算機(jī)、人工智能、自動化、電子工程、機(jī)器人等相關(guān)專業(yè)在讀本科或碩士； 2.熟悉計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)基本原理，了解以下方向中的若干內(nèi)容： （1）目標(biāo)檢測與語義分割：YOLO、Mask-RCNN、Segment Anything； （2）多目標(biāo)跟蹤與軌跡預(yù)測：SORT/DeepSORT、ByteTrack、Kalman Filter、LSTM-based prediction； 3.熟練使用 Python，具備 PyTorch 實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)； 4.熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法基本功扎實(shí)，具備獨(dú)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(tuán)隊(duì)協(xié)作意識； 7.對視覺感知、智能系統(tǒng)研發(fā)有持續(xù)學(xué)習(xí)的熱情和鉆研精神。 加分項(xiàng) 1.有 GitHub 算法復(fù)現(xiàn)項(xiàng)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(xùn)練/調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)； 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(jī)、LiDAR、IMU 多傳感器融合感知項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)； 5.有無人機(jī)視覺、自動駕駛、多目標(biāo)跟蹤/預(yù)測方向的科研或競賽項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。