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AI方向：視覺、具身智能、大模型 一、工業視覺： 崗位職責： 1.視覺算法研發，包括但不限于：晶粒度檢測、夾雜檢測、脫碳檢測、帶狀組織檢測等； 2.智能制造領域核心視覺算法研發，包括但不限于：目標檢測、目標分割，目標識別、定位、測量等； 3.可獨立完成視覺算法的開發和部署工作，包括但不限于：算法研發、網絡結構設計、模型訓練、部署量化等； 4.與其他團隊密切合作，支持項目中工業視覺需求的整體研發并解決相關問題。 任職要求： 1.博士研究生學歷，計算機、數學、金相學、材料科學等相關專業； 2.具有扎實的計算機視覺、圖像處理、圖形學算法、幾何數學等理論基礎，熟悉使用OpenCV、PIL等； 3.掌握深度學習的相關算法，包括但不限于圖像分類、目標檢測、圖像分割、圖像內容理解等主流的相關算法，能夠根據具體業務場景進行適度優化； 4.熟練使用Python/C++等至少一種語言，熟練掌握PyTorch深度學習框架，模型部署的相關技術，如RESTful、ONNX、TensorRT等模型推理框架； 5.熟悉理化實驗流程，金屬材料的金相分析、金相檢測（脫碳檢測、晶粒度檢測、夾雜檢測、帶狀組織檢測、碳化物檢測、球化組織檢測、組織類別檢測、簾線檢測）的相關業務者優先考慮； 6.優秀的分析問題和解決問題的能力，具有良好的溝通能力和團隊合作和技術分享精神。 二、具身智能 崗位職責(從事以下一項或多項)： 1、多態模型開發與研究：領導和參與機器人多模態輸入處理的模型設計、開發和優化，融合視覺、語音、觸覺、文字等多種數據源，提升機器人的環境感知與交互能力。 2、感知系統集成與優化：基于深度相機、激光雷達、力傳感器、關節編碼器等傳感器的深入理解，優化機器人感知系統，提高其在復雜環境下的適應性和精度。 3、軟件開發與算法實現：利用C++和python3進行高效編程，熟練運用PyTrch框架進行模型構建和訓練，利用cuda和并行計算技術提升模型運行效率。 4、具身智能算法創新：根據項目需求，設計并實現具身智能算法，推動機器人在行動、學習、適應等方面的能力提升。 5、前沿技術探索與應用：深入研究人工智能領域最新進展，如參數優化策略、特定領域模型微調、人機協同學習等，并探索YiT/swin Transfomer、GPT、CLIP、BERT等SOTA模型在機器人領域的創新應用。 任職要求： 1、博士研究生學歷，計算機科學、電子工程、自動化、人工智能或相關領域。 2、有強化學習、模仿學習、以及prompt Engineering相關的學習或項目經歷，理解zero-shot、one-shot和few-shot的訓練過程，有sim2real經驗的是加分項 3、精通C++或Python編程，熟悉PyTorch框架，有cuda和并行計算經驗者尤佳。 4、對多模態交豆、機器人感知技術有深刻理解，并有實際項目或研究成果(加分項)。 5、能夠獨立思考，具備良好的團隊合作精神和跨領域溝通能力。