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崗位職責(zé)：
1. 負(fù)責(zé)無人物流配送小車的感知算法研發(fā)，包括圖像、雷達(dá)、激光雷達(dá)等多傳感器數(shù)據(jù)處理與融合，確保在復(fù)雜公開道路環(huán)境下對環(huán)境的準(zhǔn)確感知。
2. 開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測、分割、跟蹤、預(yù)測等算法，提升車輛對行人、車輛、障礙物等目標(biāo)的識別精度。
3. 主導(dǎo)感知算法的嵌入式移植與優(yōu)化，適配NVIDIA Jetson、瑞芯微等AI嵌入式計(jì)算平臺，實(shí)現(xiàn)高效推理（TensorRT、rknn、ncnn等）。
4.開發(fā)高性能C /Python算法接口，優(yōu)化前后處理（如CUDA加速、NEON指令優(yōu)化），降低端到端延遲。
5.參與無人車軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)，配合ROS2或自研中間件，實(shí)現(xiàn)感知模塊與其他模塊的對接。

任職要求：
1. 碩士及以上學(xué)歷（機(jī)器人、計(jì)算機(jī)、自動化、數(shù)學(xué)等），5年以上多傳感器融合算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
2. 熟悉卡爾曼濾波（KF）、粒子濾波等常見算法，具備目標(biāo)檢測、分割、跟蹤、預(yù)測的工程化經(jīng)驗(yàn)。
3. 熟悉深度學(xué)習(xí)或計(jì)算機(jī)視覺等基本知識，熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）。
4. 具備解決ARM平臺部署過程中依賴沖突及交叉編譯問題67，熟悉TensorRT、CUDA等AI相關(guān)工具鏈
5. 熟悉Linux、Cmake、Docker，熟練掌握C/C 、Python等語言，具有良好的編程習(xí)慣。
6. 具備多傳感器目標(biāo)級融合落地經(jīng)驗(yàn)，有數(shù)據(jù)級或特征級融合相關(guān)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。