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崗位職責(zé)：
算法研發(fā)與優(yōu)化
1、負(fù)責(zé)3D點(diǎn)云與2D圖像的算法設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，包括但不限于點(diǎn)云分割、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義/實(shí)例標(biāo)注、點(diǎn)云配準(zhǔn)、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(duì)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景（如自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、AR/VR等）進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)。
3、探索前沿技術(shù)（如Transformer、PointNet++、NeRF等），提升算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的表現(xiàn)。
數(shù)據(jù)處理與分析
1、負(fù)責(zé)大規(guī)模點(diǎn)云與圖像數(shù)據(jù)的預(yù)處理、標(biāo)注規(guī)范制定及數(shù)據(jù)清洗。
2、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，提升模型泛化能力。
工程落地與部署
1、與工程團(tuán)隊(duì)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(shí)時(shí)性（如GPU/FPGA/嵌入式部署）。
2、參與算法集成測(cè)試，解決實(shí)際場(chǎng)景中的異常問(wèn)題（如光照變化、遮擋、噪聲等）。
技術(shù)研究與創(chuàng)新
1、跟蹤計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最新研究成果，撰寫(xiě)技術(shù)文檔及專(zhuān)利。
2、與團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動(dòng)技術(shù)方案在業(yè)務(wù)中的落地。
任職要求：
1、本科以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、自動(dòng)化、數(shù)學(xué)、電子信息等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
博士學(xué)歷或高水平論文發(fā)表者優(yōu)先。
2、3D點(diǎn)云方向：熟悉PointNet、PointNet++、CPA-CNN、Pix2Vox等點(diǎn)云處理算法，掌握Open3D、PCL、PyTorch/TensorFlow等工具庫(kù)。具備點(diǎn)云分割、目標(biāo)檢測(cè)、SLAM、點(diǎn)云補(bǔ)全等實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
3、2D圖像方向：精通CNN、Transformer等深度學(xué)習(xí)模型，熟悉YOLO、Faster R-CNN、Mask R-CNN等目標(biāo)檢測(cè)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(jì)等）。
4、多模態(tài)融合：熟悉點(diǎn)云與圖像的聯(lián)合建模方法（如跨模態(tài)注意力機(jī)制、投影對(duì)齊等）。
5、工程能力：熟練使用C++/Python，具備CUDA加速或GPU并行計(jì)算經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6、熟悉模型壓縮、剪枝、量化等優(yōu)化技術(shù)，有TensorRT/ONNX部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
7、其他要求
具備較強(qiáng)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（線性代數(shù)、概率論、優(yōu)化理論）和編程能力。
良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通能力，能承受一定項(xiàng)目壓力。