职位详情
职位描述
1、核心算法研发与迭代:承担AI智能戒指手势识别核心算法的设计与优化工作,涵盖基于IMU(惯性测量单元)信号的动作捕捉、特征提取及模式识别环节;结合戒指类设备的传感器特性,开发高精度、抗干扰的轻量化算法模型。
2、产品化落地与工程优化:主导算法由原型向实际产品的转化过程,完成模型在低功耗MCU平台的部署;保障算法在资源受限环境下的实时响应与低功耗运行表现;面向具体应用场景进行针对性调优,攻克落地中的关键技术瓶颈。
3、交互场景创新与多模态融合:研究手势与触觉等多模态交互的整合策略,提升人机交互的流畅性与识别准确率;针对智能家居操控、静音语音交互等使用场景,定制开发专属手势指令体系与判断逻辑。
4、数据闭环与性能评估:搭建手势识别专用数据集,建立自动化评测机制;依托用户反馈与真实使用数据,持续改进算法鲁棒性,有效应对复杂环境下误触发和漏识别问题。
任职要求
1、专业背景与学历:计算机、信号处理、人工智能、生物医学工程等相关领域硕士及以上学位,具备良好的数学基础与算法设计能力。
2、编程与框架能力:熟练掌握Python/C语言编程,熟悉Python、MATLAB、Clion、VS、KEIL等开发工具;至少精通PyTorch或TensorFlow一种深度学习框架;拥有从模型训练到端侧部署的完整实践经验;了解逻辑回归、随机森林、决策树、贝叶斯等传统分类方法;掌握CNN、RNN、LSTM等常用机器学习算法及其原理;
3、算法与信号处理经验:深刻理解时间序列建模技术(如LSTM/GRU/Transformer);熟悉卡尔曼滤波、互补滤波等传感器融合方法;具备IMU手势识别、姿态估计或PPG信号分析经验者优先考虑。
4、具备良好的跨团队协作能力,能与硬件、固件及产品团队高效配合,推动技术方案的实际应用与商业化实现。
1、核心算法研发与迭代:承担AI智能戒指手势识别核心算法的设计与优化工作,涵盖基于IMU(惯性测量单元)信号的动作捕捉、特征提取及模式识别环节;结合戒指类设备的传感器特性,开发高精度、抗干扰的轻量化算法模型。
2、产品化落地与工程优化:主导算法由原型向实际产品的转化过程,完成模型在低功耗MCU平台的部署;保障算法在资源受限环境下的实时响应与低功耗运行表现;面向具体应用场景进行针对性调优,攻克落地中的关键技术瓶颈。
3、交互场景创新与多模态融合:研究手势与触觉等多模态交互的整合策略,提升人机交互的流畅性与识别准确率;针对智能家居操控、静音语音交互等使用场景,定制开发专属手势指令体系与判断逻辑。
4、数据闭环与性能评估:搭建手势识别专用数据集,建立自动化评测机制;依托用户反馈与真实使用数据,持续改进算法鲁棒性,有效应对复杂环境下误触发和漏识别问题。
任职要求
1、专业背景与学历:计算机、信号处理、人工智能、生物医学工程等相关领域硕士及以上学位,具备良好的数学基础与算法设计能力。
2、编程与框架能力:熟练掌握Python/C语言编程,熟悉Python、MATLAB、Clion、VS、KEIL等开发工具;至少精通PyTorch或TensorFlow一种深度学习框架;拥有从模型训练到端侧部署的完整实践经验;了解逻辑回归、随机森林、决策树、贝叶斯等传统分类方法;掌握CNN、RNN、LSTM等常用机器学习算法及其原理;
3、算法与信号处理经验:深刻理解时间序列建模技术(如LSTM/GRU/Transformer);熟悉卡尔曼滤波、互补滤波等传感器融合方法;具备IMU手势识别、姿态估计或PPG信号分析经验者优先考虑。
4、具备良好的跨团队协作能力,能与硬件、固件及产品团队高效配合,推动技术方案的实际应用与商业化实现。
2026-07-01 13:12
IP属地:广东深圳
职位福利
硕士3-5年

深圳市奋达科技股份有限公司
已上市 · 1000-9999人

工作地址

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