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崗位職責
1負責機器學習/深度學習算法（如CNN/RNN/Transformer）的設(shè)計與優(yōu)化，針對實際場景（如機器人視覺語音交互）完成模型訓練調(diào)參及輕量化處理（如量化算子融合），提升精度速度與資源效率。
2將訓練模型部署至邊緣設(shè)備（如STM32/RK3588S），借助TensorFlow LiteRKNN等工具鏈實現(xiàn)端側(cè)推理優(yōu)化，滿足低延遲（如200ms）低功耗等實時性要求。
3開發(fā)信號處理控制算法（如PID路徑規(guī)劃），實現(xiàn)多傳感器（如IMU+激光雷達）融合及SLAM建圖與導航。
4進行數(shù)據(jù)清洗標注與特征工程，構(gòu)建數(shù)據(jù)管道和自動化處理工具，通過Online Learning/A/B測試等方式持續(xù)優(yōu)化模型效果。
5跟蹤前沿算法（如多模態(tài)大模型），輸出專利或論文。協(xié)同硬件嵌入式及產(chǎn)品團隊完成技術(shù)方案設(shè)計指標定義和聯(lián)合調(diào)試，確保算法落地與用戶體驗提升。
任職要求
1碩士及以上學歷（優(yōu)秀本科生可申），計算機數(shù)學電子工程等相關(guān)專業(yè)。
2熟練掌握Python，熟悉C++/Java/Scala更佳。精通TensorFlow/PyTorch等框架，熟悉常見機器學習算法及適用場景。
3熟悉大數(shù)據(jù)工具（Hadoop/Spark）和數(shù)據(jù)庫（SQL/NoSQL），有模型部署經(jīng)驗者優(yōu)先。
4具備扎實的數(shù)學基礎(chǔ)（線性代數(shù)概率統(tǒng)計等）。具有語音/NLPCV機器人算法（如ROS）等項目經(jīng)驗。
5熟悉高并發(fā)/分布式系統(tǒng)，或有AutoML模型壓縮相關(guān)經(jīng)驗。

職位類別： 工程師

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