北京顺义我干活工地用一个开电葫芦的6000，管吃管住，加班有钱就是开电葫芦不干活，

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主做砂锅，简单面点（烙饼）

北京市顺义区招电焊

ROS系统开发工程师（激光导航与避障｜巡检机器人方向） 【岗位职责】 1.激光导航&避障算法 负责机器人激光雷达(LiDAR)导航、建图与定位模块研发与集成 设计并优化避障、路径规划、局部/全局规划算法： 栅格地图/代价地图优化 动态障碍识别与避让 窄通道、坡道、台阶通⾏策略 局部动态避障（DWA、TEB、VO、VFH等） 结合多传感器融合实现可靠导航： LiDAR+IMU+odom RGBD/双⽬视觉辅助 RTK/GNSS室外定位融合 2.ROS/ROS2机器⼈系统开发 开发与维护导航框架（ROSNavigation/Navigation2/） 优化ROS节点、TF树、通信架构、实时性与容错机制 调试并校准传感器（LiDAR/IMU/编码器/深度相机） 3.工程化与稳定性 负责巡检机器人在真实⼯业现场（变电站/工厂/隧道）的导航调试 处理复杂场景： 金属/玻璃/反光设备 户外雨雾灰尘 强光/暗光/烟雾干扰 长通道与障碍密集环境 调整运动控制策略（速度平滑、急停、避障优先级） 4.系统部署与优化 部署算法至ARM/X86平台 参与多机协同巡检、远程调度、任务调度系统功能 【任职要求】 技术必备 精通ROS/ROS2（topic/action/NAV2/costmap/TF） 熟悉激光SLAM/定位/路径规划： Gmapping/Cartographer/Karto/SLAMToolbox/LIO系列 熟练使用C++/Python与Linux系统 熟悉LiDAR数据处理（点云滤波、ICP、NDT优化） 熟悉移动机器人运动学、导航算法、避障策略 经验要求 2年以上机器人领域研发经验 有巡检机器人/AMR/特种机器人导航落地经验（加分） 能在真实现场解决定位丢失、避障误判、鲁棒性问题 【加分项】 有工业巡检场景SLAM/导航经验（如变电站、石化、隧道） 熟悉多传感器融合（Kalman/EKF/graph-SLAM） 有MCU/RTOS控制与底盘运动控制经验 有地图编辑、轨迹规划工具开发经验（rvizplugin优先） 熟悉AI目标识别辅助避障（视觉+雷达融合） 焊接、、设备机械安装拆卸、线缆制作、通讯硬件调试技能（加分）

【自研项目，不是外包项目】 激光导航与避障｜巡检机器人⽅向 【岗位职责】 1.激光导航&避障算法 负责机器⼈激光雷达(LiDAR)导航、建图与定位模块研发与集成 设计并优化避障、路径规划、局部/全局规划算法： 栅格地图/代价地图优化 动态障碍识别与避让 窄通道、坡道、台阶通⾏策略 局部动态避障（DWA、TEB、VO、VFH等） 结合多传感器融合实现可靠导航： LiDAR+IMU+odom RGBD/双目视觉辅助 RTK/GNSS室外定位融合 2.ROS/ROS2机器人系统开发 开发与维护导航框架（ROSNavigation/Navigation2/） 优化ROS节点、TF树、通信架构、实时性与容错机制 调试并校准传感器（LiDAR/IMU/编码器/深度相机） 3.⼯程化与稳定性 负责巡检机器人在真实工业现场（变电站/工厂/隧道）的导航调试 处理复杂场景： 金属/玻璃/反光设备 户外雨雾灰尘 强光/暗光/烟雾干扰 长通道与障碍密集环境 调整运动控制策略（速度平滑、急停、避障优先级） 4.系统部署与优化 部署算法至ARM/X86平台 参与多机协同巡检、远程调度、任务调度系统功能 【任职要求】 技术必备 精通ROS/ROS2（topic/action/NAV2/costmap/TF） 熟悉激光SLAM/定位/路径规划： Gmapping/Cartographer/Karto/SLAMToolbox/LIO系列 熟练使用C++/Python与Linux系统 熟悉LiDAR数据处理（点云滤波、ICP、NDT优化） 熟悉移动机器人运动学、导航算法、避障策略 经验要求 2年以上机器人领域研发经验 有巡检机器人/AMR/特种机器人导航落地经验（加分） 能在真实现场解决定位丢失、避障误判、鲁棒性问题 【加分项】 有工业巡检场景SLAM/导航经验（如变电站、石化、隧道） 熟悉多传感器融合（Kalman/EKF/graph-SLAM） 有MCU/RTOS控制与底盘运动控制经验 有地图编辑、轨迹规划工具开发经验（rvizplugin优先） 熟悉AI目标识别辅助避障（视觉+雷达融合） 焊接、、设备机械安装拆卸、线缆制作、通讯硬件调试技能（加分）

【岗位职责】 算法研发与优化 开展巡检机器人视觉感知算法的开发工作，涵盖目标检测、识别、图像分割、缺陷识别、OCR文字识别等核心任务。 面向电力、化工、能源、厂区设备等工业场景中存在的复杂光照、反光、遮挡等挑战，持续优化算法性能，提升系统鲁棒性。 设计并实现多模态融合方案（视觉+红外+激光雷达/深度相机），增强检测精度与运行稳定性。 模型部署与工程化 在机器人嵌入式平台（NVIDIA/RK3588/x86）上完成算法部署，推进推理加速与性能调优。 运用TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime等工具进行模型量化与高效推理优化。 配合嵌入式软件团队完成算法模块与机器人系统（ROS/ROS2）的接口对接与集成。 数据管理与模型迭代 参与工业巡检数据集建设，包括图像采集、标注处理、数据清洗及增强策略实施。 构建覆盖模型训练、验证到部署的完整闭环流程，提升模型泛化能力与实际适应性。 新技术探索 关注计算机视觉与多模态AI在工业巡检领域的前沿进展，评估新技术在项目中的可行性与应用价值。 【任职要求】 学历与经验 全日制本科及以上学历，计算机、自动化、电子工程、人工智能等相关专业，硕士优先（特别优秀的本科生亦可考虑）。 具有2年以上工业视觉、机器人视觉或AI检测算法相关研发经历。 技术能力 熟练掌握主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/MMdetection/YOLO等），能独立完成模型训练与参数调优。 精通常见视觉算法，如目标检测（YOLO/DETR）、语义与实例分割（UNet/Mask-RCNN）、OCR识别、关键点定位、异常检测等。 具备工业缺陷检测、仪表读数识别、阀门/开关状态判别、指针读数、热成像分析等项目经验者优先。 熟练使用C++或Python编程，具备扎实的算法工程实现能力。 有嵌入式平台模型优化经验（如TensorRT、OpenVINO、ONNX、NCCL、多线程加速等）者优先考虑。 综合素质 具备较强的分析与解决问题的能力，可独立承担算法模块的设计与开发。 具有良好协作意识，能与硬件、嵌入式、控制系统等多团队高效协同。 对AI技术在机器人场景中的落地应用充满热情，具备创新思维与实践动力。 【加分项】 有电力巡检、石化巡检、轨道巡检机器人、特种机器人等项目中算法开发经验者优先。 拥有自主开发并落地的算法项目，或可提供开源项目（GitHub/论文/技术博客）成果展示者优先。 熟悉SLAM技术或多模态导航感知系统架构者优先。

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北京顺义寻找信号工两名，年龄在五十五岁以下，待遇优厚，提供基本薪资每月六千和生活预计月入三千至五千，加班按每小时二十计算，年底结清薪资，预计十六号上岗工作地点在顺义区。

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