计算机视觉工程师（预研）(J34259)

1、负责家电产品（如服务机器人）的SLAM（同步定位与建图）算法开发与优化，实现高精度环境建模与实时定位。 2、设计并实现基于深度学习（CNN、YOLO、Transformer）或传统视觉算法（SIFT、ORB）的物体识别、分类与跟踪系统。 3、优化算法在嵌入式平台（如ARM Cortex-A、Jetson、STM32MP1）上的实时性能，确保低延迟（<100ms）与高鲁棒性。 4、开发多传感器融合方案（视觉+LiDAR/IMU/ToF），提升复杂环境（低光照、动态障碍物）下的定位与识别准确率。 5、参与产品全周期开发，从算法仿真（ROS/Gazebo）、原型测试到量产部署，解决实际场景中的问题（如地面材质变化、反光干扰）。 6、跟踪前沿技术（如神经SLAM、语义分割），推动算法在家电场景的落地创新（如自动避障、智能物品管理）。 【任职要求】 1、精通SLAM算法（如ORB-SLAM3、VINS-Fusion、Cartographer）及优化方法（Bundle Adjustment、图优化）。 2、熟练使用OpenCV、PCL、TensorFlow/PyTorch，具备完整的物体检测/识别项目经验。 3、熟悉C++/Python编程，能优化算法性能（多线程、SIMD指令、嵌入式NPU加速）。 4、掌握传感器标定（相机-IMU外参标定）、多坐标系变换（TF树）及3D重建（点云处理）。 优先条件： 1、有大家电行业经验（如扫地机器人路径规划、冰箱食材识别、AR交互家电）。 2、熟悉ROS/ROS2框架，具备机器人系统集成经验。 3、了解边缘计算部署（TensorRT、ONNX Runtime）或轻量化模型设计（MobileNet、知识蒸馏）。 加分项： 1、发表过SLAM/计算机视觉顶会论文（ICRA、IROS、CVPR）或相关专利。 2、有ToF/RGB-D相机（如RealSense、Kinect）或固态LiDAR项目经验。 3、熟悉家电产品开发流程（EMC测试、可靠性验证）。