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崗位職責 1、視覺算法研發(fā) a）. 負責機器人大模型的視覺算法開發(fā)與優(yōu)化，包括但不限于目標檢測、目標跟蹤、圖像分割、3D視覺、多模態(tài)融合等任務，提升機器人在復雜環(huán)境下的視覺感知能力。 b）. 深入研究和探索前沿的計算機視覺技術和大模型技術，將其應用于機器人視覺系統(tǒng)，如利用大模型的預訓練能力提升視覺任務的性能和泛化能力。 c）. 結合智能體（Agent）的行為規(guī)劃和決策需求，開發(fā)視覺算法以支持智能體的自主感知與交互，例如通過視覺輸入理解環(huán)境狀態(tài)并為智能體提供決策依據(jù)。 d）. 設計和實現(xiàn)高效的視覺算法框架，確保算法在機器人硬件平臺上的實時性和穩(wěn)定性，滿足機器人在不同應用場景下的視覺需求。 2、智能體視覺感知與交互 a）. 研究和開發(fā)智能體的視覺感知模塊，使其能夠通過視覺輸入理解環(huán)境中的物體、場景和動態(tài)變化，并與智能體的決策系統(tǒng)緊密集成。 b）. 設計智能體的視覺交互機制，例如通過視覺反饋實現(xiàn)人機交互、智能體之間的協(xié)作或與環(huán)境的動態(tài)交互，提升智能體的自主性和適應性。 c）. 與智能體的行為規(guī)劃和決策模塊協(xié)作，優(yōu)化視覺算法以支持智能體在復雜任務中的高效執(zhí)行，例如在導航、抓取、避障等任務中的視覺支持。 數(shù)據(jù)處理與標注 d）. 收集、整理和標注大量的視覺數(shù)據(jù)，構建高質量的訓練數(shù)據(jù)集，為大模型的訓練和優(yōu)化提供支持。 e）. 分析數(shù)據(jù)集的分布和特性，進行數(shù)據(jù)增強和數(shù)據(jù)清洗，提高數(shù)據(jù)的質量和多樣性，從而提升模型的魯棒性。 3、模型訓練與優(yōu)化 a）. 基于大模型架構，進行視覺模型的訓練和調(diào)優(yōu)，包括選擇合適的預訓練模型、設計合理的訓練策略和優(yōu)化算法，以達到的需要的性能和效率。 b）. 進行模型的量化、剪枝和蒸餾等優(yōu)化操作，降低模型的計算復雜度和存儲需求，使其能夠在資源受限的機器人硬件上高效運行。 4、系統(tǒng)集成與測試 a）. 將開發(fā)的視覺算法與機器人系統(tǒng)進行集成，確保算法能夠與機器人的其他模塊（運動如控制、導航、交互等）無縫協(xié)作。 b）. 設計和實施全面的測試方案，對視覺算法在不同場景下的性能進行評估和驗證，包括準確性、實時性、魯棒性等方面，并根據(jù)測試結果進行優(yōu)化和改進。 5、技術支持與協(xié)作 a）. 為機器人產(chǎn)品的開發(fā)和生產(chǎn)提供技術支持，解決視覺算法相關的問題和挑戰(zhàn)，確保產(chǎn)品的順利交付和穩(wěn)定運行。 b）. 與團隊成員（如硬件工程師、軟件工程師、產(chǎn)品經(jīng)理等）密切合作，共同推進機器人產(chǎn)品的研發(fā)和優(yōu)化，實現(xiàn)產(chǎn)品的其性能和用戶體驗。 二、任職要求 1、教育背景 計算機科學、電子信息工程、自動化、人工智能等相關專業(yè)，碩士及以上學位。 2、專業(yè)技能 a）. 熟練掌握計算機視覺的基本理論和算法，如目標檢測、目標跟蹤、圖像分割、3D視覺等，能夠獨立設計和實現(xiàn)相關的視覺算法。 b）. 熟悉深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch等），具備豐富的深度學習模型開發(fā)和訓練經(jīng)驗，對大模型技術有深入的理解和實踐經(jīng)驗。 c）. 熟悉機器人大模型的架構和應用，能夠利用大模型的預訓練能力提升視覺任務的性能和泛化能力。 d）. 熟悉智能體（Agent）的基本概念和架構，了解智能體的行為規(guī)劃、決策機制以及與視覺感知的結合方式，能夠開發(fā)支持智能體自主交互的視覺算法。 e）. 熟練掌握C++/Python等編程語言，具備良好的編程能力和代碼規(guī)范，能夠高效地實現(xiàn)和優(yōu)化視覺算法。 f）. 熟悉機器人硬件平臺和傳感器（如攝像頭、激光雷達等），能夠進行視覺算法的硬件適配和優(yōu)化。 3、項目經(jīng)驗 具備計算機視覺或機器人視覺相關項目開發(fā)經(jīng)驗，有成功落地的項目案例優(yōu)先。