1. 负责机器人感知模块的开发与调试，实现目标检测、跟踪、分割等功能；
2. 设计多模态（相机/LiDAR/毫米波雷达）数据融合策略，提升复杂场景下的感知鲁棒性；
3. 推动算法从训练到边缘设备的端到端落地，平衡模型精度与推理效率。

任职要求：

1. 计算机/机器人/自动化相关专业，本科及以上学历，2年以上感知算法开发经验。
2. 掌握主流深度学习模型（如YOLO系列、Mask R-CNN、PointNet 、PointRCNN），熟悉多任务学习框架（如Panoptic-DeepLab、BEVFormer）。
3. 熟悉时序感知算法（目标跟踪、运动预测），掌握多目标跟踪框架（如ByteTrack、CenterPoint）。
4. 融合相机、LiDAR、毫米波雷达数据（BEV融合、早期/晚期融合），实现跨模态特征对齐与互补（如TransFusion、DeepFusion）。
5. 熟练多传感器标定（相机-LiDAR外参标定、雷达-IMU时空同步），掌握在线标定优化方法（如基于特征匹配的自动标定）。
6. 熟悉PyTorch、TensorFlow等机器学习框架全流程开发，具备模型训练-优化-部署经验。
7. 熟练使用Python和C 开发高性能算法，掌握ROS/ROS2系统。
8. 熟悉三维重建与SLAM结合（如语义SLAM、动态物体剔除等）的优先。
9. 具备良好的团队合作精神，工作认真负责，具有较强的自学能力。