崗位職責： 1、負責巡檢機器人核心算法開發與優化，包括但不限于： 計算機視覺算法（目標檢測、圖像分割、缺陷識別等）； 設計和開發適用于邊緣設備的輕量級AI算法（如目標檢測、圖像分類、語音識別等）； 對現有模型進行壓縮、量化、剪枝等優化，確保在資源受限的邊緣設備（如ARM、NPU）上高效運行； 研究低功耗、低延遲的算法方案，滿足邊緣場景的實時性需求； 2、模型部署與適配： 將訓練好的深度學習模型（如TensorFlow、PyTorch模型）轉換為邊緣設備支持的格式（如TensorRT、ONNX、TFLite）； 針對特定硬件（如英偉達Jetson、華為昇騰、瑞芯微芯片）進行性能調優，充分利用硬件加速能力（如GPU/NPU）； 解決邊緣部署中的兼容性問題（如算子不支持、內存溢出）； 3、針對實際場景需求，優化算法性能（實時性、魯棒性、精度等），提升機器人作業效率； 4、分析算法在邊緣設備的運行性能（如延遲、吞吐量、內存占用），持續優化模型和代碼； 5、與業務系統通過http進行交互； 6、跟蹤前沿算法技術（如深度學習、強化學習等），推動技術創新與產品升級； 7、負責已有項目維護，主要是數據集補充和準確率提升等事宜； 8、此崗位可兼職，兼職工資根據項目單獨核算 崗位要求： 1、精通Python/C++，熟悉多線程、內存管理等底層優化技術； 2、熟練掌握計算機視覺、深度學習算法，熟悉OpenCV、TensorFlow/PyTorch等框架； 3、了解TensorRT、OpenVINO、NCNN、MNN等邊緣推理框架的使用和原理； 4、熟悉Linux嵌入式開發環境，掌握交叉編譯、驅動調試等技能； 5、了解常見邊緣計算硬件（如GPU/NPU/FPGA）的架構和加速原理； 6、責任心強，具備優秀的溝通能力，良好的學習能力和編碼規范； 7、有下列經驗者優先： 有邊緣盒子（如英偉達、瑞芯微、昇騰）算法落地經驗； 有其他語言(java、c++)對接經驗； 有視頻流(?？怠⒋笕A等)和圖片處理經驗； 有儀表檢測，煙火檢測等經驗。