職位描述
人工智能物聯網計算機硬件
職責/任務：
1.基于視覺(可見光/紅外)、激光雷達(LiDAR)、毫米波雷達、IMU、氣體/環(huán)境傳感器的多模態(tài)融合感知算法。目標檢測/識別/跟蹤（尤其在煙霧、黑暗、遮擋條件下）。場景語義理解、3D環(huán)境重建。魯棒SLAM (同步定位與建圖)（應對動態(tài)、弱紋理、退化環(huán)境）。
2.復雜動態(tài)環(huán)境下的實時路徑規(guī)劃與避障算法（如A*, RRT*, MPC）。面向救援/作業(yè)任務的3.（強化學習RL/行為樹/狀態(tài)機）。風險評估與自主決策模型（何時介入、如何行動）。
4.移動機器人（輪式/履帶）高通過性運動控制。機械臂精準操作與柔順控制（應對不確定接觸）。
5.基于傳感器時序數據的設備健康狀態(tài)監(jiān)測與故障預測模型。環(huán)境風險早期預警（如泄漏、結構失穩(wěn)、氣體超標）。
6.針對邊緣設備資源限制（算力、內存、功耗），進行模型輕量化、壓縮（剪枝、量化）、知識蒸餾、硬件感知優(yōu)化。提升算法在精度、實時性（毫秒級響應）、魯棒性（抗干擾）及泛化能力上的極限。設計高保真仿真環(huán)境并主導真實場景測試驗證，驅動算法迭代。跟蹤AI與機器人領域前沿技術（如具身智能、世界模型），探索產品化潛力。撰寫高質量技術文檔、專利及算法核心模塊代碼。
1.基于視覺(可見光/紅外)、激光雷達(LiDAR)、毫米波雷達、IMU、氣體/環(huán)境傳感器的多模態(tài)融合感知算法。目標檢測/識別/跟蹤（尤其在煙霧、黑暗、遮擋條件下）。場景語義理解、3D環(huán)境重建。魯棒SLAM (同步定位與建圖)（應對動態(tài)、弱紋理、退化環(huán)境）。
2.復雜動態(tài)環(huán)境下的實時路徑規(guī)劃與避障算法（如A*, RRT*, MPC）。面向救援/作業(yè)任務的3.（強化學習RL/行為樹/狀態(tài)機）。風險評估與自主決策模型（何時介入、如何行動）。
4.移動機器人（輪式/履帶）高通過性運動控制。機械臂精準操作與柔順控制（應對不確定接觸）。
5.基于傳感器時序數據的設備健康狀態(tài)監(jiān)測與故障預測模型。環(huán)境風險早期預警（如泄漏、結構失穩(wěn)、氣體超標）。
6.針對邊緣設備資源限制（算力、內存、功耗），進行模型輕量化、壓縮（剪枝、量化）、知識蒸餾、硬件感知優(yōu)化。提升算法在精度、實時性（毫秒級響應）、魯棒性（抗干擾）及泛化能力上的極限。設計高保真仿真環(huán)境并主導真實場景測試驗證，驅動算法迭代。跟蹤AI與機器人領域前沿技術（如具身智能、世界模型），探索產品化潛力。撰寫高質量技術文檔、專利及算法核心模塊代碼。
崗位要求（學歷、年齡、經驗、素質等方面）：
1.計算機科學、人工智能、機器人學、自動化、應用數學等相關專業(yè)碩士及以上學歷（博士或頂級院校碩士優(yōu)先）。
2.三年以上扎實的AI算法研發(fā)與落地經驗。必備在機器人、自動駕駛、無人機、工業(yè)自動化或智能安防等領域成功落地的項目經驗。具有復雜、動態(tài)、非結構化或危險環(huán)境（如災難現場、化工區(qū)、地下空間）算法開發(fā)經驗者高度優(yōu)先。
3.深厚理論基礎：精通深度學習（CNN, RNN, Transformer, RL）及機器學習，扎實的數理基礎（線性代數、概率統(tǒng)計、優(yōu)化理論）。
4.框架與編程：精通 PyTorch 或 TensorFlow 等主流深度學習框架。精通 Python，熟練掌握 C++（用于高性能計算/部署）。
5.目標檢測/跟蹤（YOLO, SSD, Trackers）、語義/實例分割、3D點云處理、立體視覺、魯棒SLAM (VINS, LIO-SAM, ORB-SLAM3)多傳感器融合：卡爾曼濾波、粒子濾波、多傳感器標定與時空同步。
6.強化學習（DRL, PPO, SAC）、經典規(guī)劃算法、運動規(guī)劃 (路徑搜索、軌跡優(yōu)化)
7.經典/現代控制理論、動力學建模（Lagrangian, Newton-Euler）。
8.LSTM, GRU, Transformers, 自編碼器, 貝葉斯方法。深入掌握模型壓縮、量化、神經架構搜索(NAS)、邊緣AI部署流程。
1.計算機科學、人工智能、機器人學、自動化、應用數學等相關專業(yè)碩士及以上學歷（博士或頂級院校碩士優(yōu)先）。
2.三年以上扎實的AI算法研發(fā)與落地經驗。必備在機器人、自動駕駛、無人機、工業(yè)自動化或智能安防等領域成功落地的項目經驗。具有復雜、動態(tài)、非結構化或危險環(huán)境（如災難現場、化工區(qū)、地下空間）算法開發(fā)經驗者高度優(yōu)先。
3.深厚理論基礎：精通深度學習（CNN, RNN, Transformer, RL）及機器學習，扎實的數理基礎（線性代數、概率統(tǒng)計、優(yōu)化理論）。
4.框架與編程：精通 PyTorch 或 TensorFlow 等主流深度學習框架。精通 Python，熟練掌握 C++（用于高性能計算/部署）。
5.目標檢測/跟蹤（YOLO, SSD, Trackers）、語義/實例分割、3D點云處理、立體視覺、魯棒SLAM (VINS, LIO-SAM, ORB-SLAM3)多傳感器融合：卡爾曼濾波、粒子濾波、多傳感器標定與時空同步。
6.強化學習（DRL, PPO, SAC）、經典規(guī)劃算法、運動規(guī)劃 (路徑搜索、軌跡優(yōu)化)
7.經典/現代控制理論、動力學建模（Lagrangian, Newton-Euler）。
8.LSTM, GRU, Transformers, 自編碼器, 貝葉斯方法。深入掌握模型壓縮、量化、神經架構搜索(NAS)、邊緣AI部署流程。
工作地點
雨花臺區(qū)南京正澤科技股份有限公司D3棟4-5樓
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職位發(fā)布者
秦女士/HR
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南京正澤科技股份有限公司南京正澤科技股份有限公司成立于2004年3月，國家高新技術企業(yè)，“新三板”掛牌企業(yè)。公司位于中國（南京）軟件谷科創(chuàng)城產業(yè)園（地鐵1號線天隆寺站有班車直接到達園區(qū)），專業(yè)從事應急救援領域電子裝備的研發(fā)、生產與銷售,提供的主要產品有消防員（呼吸器）及狀態(tài)綜合監(jiān)測指揮系統(tǒng)、消防員單兵定位監(jiān)測系統(tǒng)、應急人員訓練監(jiān)測系統(tǒng)、智能空呼電子產品、空氣呼吸器通訊面罩產品、戰(zhàn)術骨傳導通訊耳機，以及各類根據應急救援系統(tǒng)客戶需求定制的產品等，得到部隊、公安、消防、工礦等應急系統(tǒng)的廣泛使用和認可。公司技術研發(fā)實力雄厚。研發(fā)團隊中專職技術人員40余人，具有豐富的研發(fā)經驗和扎實的專業(yè)技能，成果頗豐。公司現擁有授權專利96項，其中發(fā)明專利10項，取得軟件著作權23項。2014年公司被認定為國家高新技術企業(yè)，2015年被評為江蘇省民營科技企業(yè)、江蘇省科技型中小企業(yè)，2020年公司研發(fā)中心被南京市科技局認定為“南京市應急救援裝備工程技術研究中心”。 2012年通過通過IS09001：2000質量管理體系認證”。 2016年被認定為南京市“專精特新企業(yè)”、江蘇省“知識產權管理體系績效評價優(yōu)秀企業(yè)”。 2019年公司信息化系統(tǒng)通過“兩化融合管理體系貫標評定”。 2017年8月24日，公司“新三板”掛牌，股票代碼為872137。 2021年6月，公司成功入選南京市瞪羚企業(yè)。 2022年12月，公司被認定為江蘇省專精特新企業(yè)。公司始終秉承“以客戶為中心，以質量求生存，以科技增效益，以品牌促發(fā)展”的經營方針，踐行初心和使命，視生命高于一切，客戶需求至上。未來，公司將繼續(xù)堅持以市場為導向，圍繞客戶需求，進一步加大應急智能裝備系統(tǒng)的技術研發(fā)和資金投入，精于創(chuàng)新、持續(xù)完善，鑄就行業(yè)領導品牌。
公司主頁