环境感知算法工程师（机器人）(J11194)

【职位总结】

我们正在寻找一名环境感知算法工程师，负责割草机器人和机场无人底盘的视觉及多传感器感知算法研发。你将围绕障碍物检测、语义分割、可通行区域识别和目标跟踪，提升系统在弱光、雨雾、扬尘、逆光及复杂动态环境中的感知准确性与稳定性。

【核心职责】

1.视觉感知算法研发：负责目标检测、语义/实例分割、可通行区域识别、边界检测及目标跟踪算法的设计、训练与优化。

2.多传感器融合感知：融合相机、2D/3D激光雷达、毫米波雷达和超声波数据，提升近场盲区、低能见度及动态障碍物场景下的可靠性。

3.复杂环境适配：针对雨雾、弱光、逆光、阴影、扬尘、草丛摆动和反光目标等长尾问题，制定数据与模型优化方案。

4.数据闭环与评测：建设数据采集、清洗、标注、场景挖掘和回灌流程，建立精度、召回率、误检率、时延及场景通过率等评测指标。

5.端侧部署与系统集成：完成模型量化、算子适配、推理加速和资源优化，并与定位、规划及安全模块协同完成真机闭环验证。

【任职要求】

1.专业背景：计算机、人工智能、机器人、自动化或相关专业本科及以上学历，3年以上计算机视觉、机器人感知或自动驾驶感知经验。

2.核心技能：

-熟练掌握Python/C++、PyTorch及常用视觉算法框架，具备完整的模型训练、调优和问题分析能力。

-熟悉目标检测、分割、深度估计、目标跟踪或BEV/3D感知中的至少两个方向，并理解相关评价指标。

-理解相机模型、点云处理、传感器标定、坐标变换和时间同步，具备多传感器数据处理能力。

-熟悉Linux和ROS 2，能够将算法集成到机器人系统并完成实时性、内存和算力优化。

3.加分项：

-有割草机、室外机器人、低速无人车或量产自动驾驶感知项目经验者优先。

-有相机与激光雷达、毫米波雷达融合，或恶劣天气感知鲁棒性优化经验者优先。

-熟悉TensorRT、ONNX、CUDA/OpenCL或国产SoC/NPU部署工具链者优先。