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【自研项目,非外包】

【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文字识别等方向。
针对电力、化工、能源等行业中常见的复杂光照、反光、遮挡等实际工况,持续优化算法表现,增强系统鲁棒性。
设计并实现多模态融合方案(视觉+红外+激光雷达/深度相机),提升检测准确率与运行稳定性。

模型部署与工程化
在机器人搭载的嵌入式平台(NVIDIA/RK3588/x86)上完成模型部署、推理加速及性能调优。
运用TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime等工具进行模型压缩与加速处理。
配合嵌入式软件团队完成算法模块与机器人控制系统(ROS/ROS2)的接口对接与集成。

数据管理与模型迭代
参与工业巡检专用数据集的建设,包括图像采集、标注整理、数据清洗及增强策略设计。
构建从模型训练、验证到上线部署的完整闭环流程,增强模型泛化能力与场景适应性。

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,评估新技术在当前项目中的可行性与应用价值。

【任职要求】

学历与经验
全日制本科起点,计算机、自动化、电子工程、人工智能等相关专业硕士及以上学位(特别优秀的本科生可酌情考虑)。
具有2年以上工业视觉、机器人视觉或AI检测类算法研发工作经验。

技术能力
熟练掌握主流深度学习框架(如PyTorch/TensorFlow/MMDetection/YOLO等),能独立完成模型训练与参数调优。
掌握常见视觉任务算法:目标检测(YOLO/DETR)、语义与实例分割(UNet/Mask-RCNN)、OCR、关键点定位、异常识别等。
有工业场景下缺陷识别、仪表读数、阀门/开关状态判断、指针识别、热成像分析等项目经验者优先。
精通C++或Python编程,具备较强的算法落地能力。
具备模型在边缘设备部署优化经验(如TensorRT、OpenVINO、ONNX、NCCL、多线程加速等)者更佳。

领域知识
了解工业巡检机器人的应用场景与任务特点,熟悉室内外巡检流程、设备识别逻辑及环境语义理解需求。
熟悉ROS/ROS2或其他机器人软件架构者优先考虑。
具备多传感器融合(RGB+IR、RGB+D、视觉+激光雷达)实际项目经验者优先。

综合素质
具备扎实的问题分析与解决能力,能够独立推进算法模块的研发任务。
具备良好协作意识,可与硬件、嵌入式、控制等多职能团队高效协同。
对人工智能在机器人系统中的实际应用充满热情,富有创新思维。

【加分项】
拥有电力、石化、轨道交通、特种机器人等领域巡检算法开发经历者优先。
有自主完成并落地的算法项目,或可提供开源项目(GitHub/论文/技术博客)成果展示。
熟悉SLAM技术或多模态导航感知系统架构者优先。
2026-05-17 13:22
IP属地:北京

职位福利

本科经验不限
企业发布信息图
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不需要融资 · 10000人以上
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