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基于單雙目、RGB/灰度攝像頭及 MR/XR 眼鏡相關(guān)傳感器輸入，構(gòu)建端側(cè)可部署的 2D/3D手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)，輸出穩(wěn)定可用的 Gesture Result（手勢(shì)類(lèi)別/置信度/hand_id/ts/可選連續(xù)參數(shù)），持續(xù)提升在真實(shí) XR 場(chǎng)景中的魯棒性、低延遲與一致性。

職責(zé)
1. 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別算法體系（端到端）
面向頭戴式 Egocentric（第一人稱(chēng)）視角，開(kāi)發(fā)手勢(shì)識(shí)別算法：包括靜態(tài)/動(dòng)態(tài)手勢(shì)、連續(xù)交互手勢(shì)（如 pinch/slide/rotate/tap 等）。結(jié)合攝像頭、TOF 、IMU/交互行為數(shù)據(jù)與環(huán)境語(yǔ)義信息，完成低延遲、高穩(wěn)定的手勢(shì)理解與事件輸出。
2. 構(gòu)建 2D/3D 手勢(shì)表征與時(shí)序建模，設(shè)計(jì)并優(yōu)化手勢(shì)識(shí)別模型與特征。
3.手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)工程化：規(guī)則/狀態(tài)機(jī)/沖突矩陣/置信度校準(zhǔn)，產(chǎn)出可解釋、可調(diào)參、可診斷的手勢(shì)識(shí)別“策略層”。
4. 端側(cè)部署與芯片適配（XR 手勢(shì)芯片落地），面向 XR 芯片/端側(cè)平臺(tái)（RKNN 、Qualcomm等）進(jìn)行模型網(wǎng)絡(luò)修改與加速：蒸餾、量化、剪枝、算子替換與一致性驗(yàn)證；形成端側(cè)推理性能、延遲、功耗與效果的平衡方案，并推動(dòng)落地與問(wèn)題閉環(huán)。
5. 與 SDK 項(xiàng)目組協(xié)作完善手勢(shì) SDK 提供手勢(shì)識(shí)別輸出協(xié)議（API/數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)/錯(cuò)誤碼）、調(diào)試工具與數(shù)據(jù)閉環(huán)能力（錄制、回放、可視化），支持應(yīng)用側(cè)快速集成與驗(yàn)證。

學(xué)歷
計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)或相關(guān)專(zhuān)業(yè)，碩士及以上學(xué)歷。

技能
扎實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)/機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，具備算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)能力。
具備 2D/3D 手勢(shì)識(shí)別、動(dòng)作理解（Action Recognition）、骨架序列建模 經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；熟悉VR/AR/XR 場(chǎng)景優(yōu)先。
熟悉深度學(xué)習(xí)模型及訓(xùn)練/推理流程：CNN / Transformer / RNN / TCN / 輕量化網(wǎng)絡(luò)；具備算法遷移、模型壓縮與部署經(jīng)驗(yàn)。
熟悉多模態(tài)/多傳感器融合基礎(chǔ)（至少能理解并使用 IMU 、深度、雙目幾何或 TOF 信息輔助魯棒性。


經(jīng)驗(yàn)
3-5 年左右經(jīng)驗(yàn)，能夠獨(dú)立開(kāi)展工作并推動(dòng)落地閉環(huán)有邊緣設(shè)備上視覺(jué)模型開(kāi)發(fā)/部署經(jīng)驗(yàn)
溝通協(xié)作能力強(qiáng)，能夠跨團(tuán)隊(duì)高效推進(jìn)獨(dú)立思考并解決復(fù)雜技術(shù)問(wèn)題的能力

加分
有算法優(yōu)化與硬件平臺(tái)部署經(jīng)驗(yàn)（端側(cè)性能/功耗/延遲優(yōu)化）。
在 AI 領(lǐng)域知名期刊或會(huì)議發(fā)表過(guò)論文/專(zhuān)利/開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)。
有 Egocentric / Head-mounted Vision 、移動(dòng)端/邊緣設(shè)備視覺(jué)算法經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先