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職位描述：
1核心算法開發(fā) （1）模型設計針對陪護機器人人臉識別語音交互等場景，設計CNN/RNN/Transformer等深度學習模型，完成數(shù)據(jù)標注與訓練；基于TensorFlow/PyTorch優(yōu)化模型結構（輕量化設計），通過INT8量化適配RK3588SNPU等硬件。 （2）嵌入式部署將模型部署至STM32/RK3588等邊緣設備，利用TensorFlowLite/RKNN實現(xiàn)端側推理；優(yōu)化計算圖（算子融合內存復用），保障實時性（如動態(tài)避障延遲<200ms）。 （3）傳統(tǒng)算法開發(fā)傳感器濾波FFT分析等信號處理算法及PID控制路徑規(guī)劃算法；實現(xiàn)IMU+激光雷達融合的SLAM建圖與導航。 2數(shù)據(jù)閉環(huán)構建 （1）設計機器人日志交互錄音等數(shù)據(jù)采集方案，構建邊緣-云端管道； （2）開發(fā)數(shù)據(jù)清洗（去噪異常處理）及半監(jiān)督自動化標注工具； （3）通過在線學習/聯(lián)邦學習迭代模型，設計A/B測試（如語音喚醒率提升5%）并輸出量化報告。 3跨團隊協(xié)作 （1）協(xié)同硬件團隊選型主控芯片（評估NPU算力適配YOLOv5s）定義傳感器規(guī)格； （2）向嵌入式團隊提供tflite/rknn量化模型，聯(lián)合調試內存與推理速度，開發(fā)性能監(jiān)控模塊； （3）與產品經(jīng)理協(xié)作，將技術指標轉化為用戶體驗參數(shù)（如95%語音指令響應<1秒），評估功能算力占用可行性。 1計算機科學人工智能相關專業(yè)碩士及以上學歷； 2熟悉深度學習框架（如TensorFlowPyTorch）； 3有語音/NLP或計算機視覺項目經(jīng)驗者優(yōu)先； 4熟悉ROS及機器人算法者優(yōu)先。 舉報