机器人感知算法工程师

核心感知算法研发： 负责机器人 2D/3D 识别检测、图像分割及轨迹预测等核心前沿算法的研发。基于业务需求，设计并搭建先进的深度学习算法架构（如卷积神经网络 CNN、目标检测算法 YOLO，以及基于 Transformer 的 DETR、DINO 等模型以及BEV/Occupancy三维感知方案），并对VLM视觉语言模型有基础了解和应用能力。

多传感器融合感知：设计并开发基于多传感器（如 RGB-D 相机、LiDAR 等）的融合感知算法。通过深度学习或传统滤波等手段，对多模态原始数据（深度图/点云）进行时空同步与特征级/决策级融合。

驱动下游导航、抓取与操作任务： 将感知算法深度赋能于具身智能体的核心交互任务。针对机器人的自主导航、避障，以及复杂场景下的目标抓取与精细操作，提供稳定、高鲁棒性的感知模型输入与语义理解支持