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崗位職責： 1.參與基于深度學習的 2D/3D 目標檢測、語義分割與多目標跟蹤算法的研發； 2.基于開源模型（如 YOLO、Faster-RCNN、Mask-RCNN、DeepSORT、ByteTrack、CenterTrack 等）完成算法復現、調試與適配； 3.參與目標軌跡管理與預測相關模塊的設計與優化（如軌跡平滑、遮擋恢復、軌跡預測）； 4.在特定場景（多視角、動態目標、無人機視角、室外復雜環境）下進行算法性能測試、指標評估與結果可視化； 5.協助完成模型訓練、超參搜索、推理部署與加速（如 ONNX / TensorRT / TFLite）； 6.支持感知算法在 ROS / ROS 2 系統中的集成、仿真與現場測試； 7.編寫算法實驗記錄、評估報告，參與技術討論與研發迭代。 任職要求： 1.計算機、人工智能、自動化、電子工程、機器人等相關專業在讀本科或碩士； 2.熟悉計算機視覺與深度學習基本原理，了解以下方向中的若干內容： （1）目標檢測與語義分割：YOLO、Mask-RCNN、Segment Anything； （2）多目標跟蹤與軌跡預測：SORT/DeepSORT、ByteTrack、Kalman Filter、LSTM-based prediction； 3.熟練使用 Python，具備 PyTorch 實戰經驗； 4.熟悉數據結構、算法基本功扎實，具備獨立調試能力和問題分析能力； 5.熟悉 Linux 環境與基本 Shell 操作，了解 ROS/ROS 2 的基礎操作； 6.具備良好的溝通能力、文檔撰寫能力和團隊協作意識； 7.對視覺感知、智能系統研發有持續學習的熱情和鉆研精神。 加分項 1.有 GitHub 算法復現項目或 AI 比賽（如 CVPR、百度 AI Studio、天池）獲獎經歷； 2.有使用 NanoDet、YOLOv8、CenterTrack、TrackFormer、Segment Anything、Mask2Former 等模型的訓練/調優經驗； 3.熟悉模型部署與加速工具鏈，如 TensorRT、ONNX、模型量化與剪枝； 4.具備相機、LiDAR、IMU 多傳感器融合感知項目經驗； 5.有無人機視覺、自動駕駛、多目標跟蹤/預測方向的科研或競賽項目經驗優先。