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【工作職責(zé)】
計(jì)算機(jī)視覺算法研發(fā)：
視覺算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，包括但不限于目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)例分割與識(shí)別 (如 CNN, R-CNN, YOLO)。
主導(dǎo)移動(dòng)平臺(tái)（如機(jī)械臂）的視覺抓取算法開發(fā)，探索并應(yīng)用前沿模型（如 AnyGrasp, Supervision），提升抓取成功率與泛化能力。
運(yùn)籌優(yōu)化與調(diào)度算法：
針對(duì)物流調(diào)度場(chǎng)景，運(yùn)用線性規(guī)劃等優(yōu)化理論，構(gòu)建高效的訂單排隊(duì)與資源分配算法模型（如使用 PuLP 等求解器）。
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析：
應(yīng)用時(shí)間序列預(yù)測(cè)（如 Darts）與分類算法（如 XGBoost, CatBoost）進(jìn)行庫(kù)存管理與銷售預(yù)測(cè)（如 ABC 分類）。
結(jié)合大語言模型 (LLM) 與大數(shù)據(jù)查詢技術(shù) (SQL)，開發(fā)基于自然語言的智能報(bào)表分析與交互系統(tǒng)。
前沿技術(shù)探索與應(yīng)用：
參與數(shù)字孿生系統(tǒng)的研發(fā)，利用 Unity, NVIDIA Isaac Sim 等平臺(tái)進(jìn)行算法的模擬、驗(yàn)證與迭代。
負(fù)責(zé)模型的高性能部署與優(yōu)化，熟練運(yùn)用 PyTorch, CUDA, TensorRT 等工具，并深入理解 Transformer 等核心模型架構(gòu)。
【任職要求】
學(xué)歷與背景：
計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)。
核心經(jīng)驗(yàn)：
具備扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，精通 Python。
在以下至少一個(gè)領(lǐng)域有深入的研究和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：
計(jì)算機(jī)視覺：熟悉 OpenCV，精通 PyTorch，對(duì) YOLO、R-CNN 等模型有深刻理解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘： 熟練掌握 XGBoost, CatBoost 等常用模型，有時(shí)間序列分析或經(jīng)典分類項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)。
運(yùn)籌優(yōu)化：了解線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃等基本理論，有相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
技術(shù)能力：
熟悉 CUDA 編程與 GPU 加速，有 Transformer 模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。
熟悉 SQL (MySQL/PostgreSQL)，并對(duì)大語言模型 (LLM) 應(yīng)用開發(fā)（如 LangChain, Dify, Coze）有實(shí)際經(jīng)驗(yàn)或濃厚興趣。
加分項(xiàng)：
有 Unity, NVIDIA Isaac Sim 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，或了解 VSLAM 等三維重建技術(shù)。
有 AnyGrasp 等機(jī)器人抓取算法的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
有 Darts, PuLP 等特定庫(kù)的使用經(jīng)驗(yàn)。
具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神和問題解決能力，能夠快速學(xué)習(xí)并應(yīng)用新技術(shù)。