"1、负责港口无人机、无人车等设备的通用视觉识别检测算法的开发与优化。 2、负责深度学习模型的选型调参和网络结构改进，以及模型在实际场景下的验证与工程化。" "1、硕士学历，计算机科学、自动化、电气工程、机械工程等相关专业； 2、熟悉 Python，熟练使用 PyTorch/TensorFlow/Paddle 等深度学习框架； 3、熟悉 C++，熟练使用 Eigen/PCL/OpenCV/Ceres-Solver/G2O 等三方库，熟悉 ROS/ROS2 等通信中间件的使用； 4、了解CNN、Transformer 原理及特性，网络 backbone 的常见结构及其应用于检测、分割、预测等任务的训练、评估方法； 5、熟悉目标检测（YOLO 系列、Faster R-CNN 等）、跟踪（SORT/DeepSORT）、分割（Mask R-CNN）等模型； 6、掌握模型剪枝、量化及基于ARM控制器环境下的部署； 7、了解 Camera、LIDAR、IMU 等传感器工作原理及常见问题，理解该类问题对数据层面的影响； 8、了解多传感器标定/融合技术（视觉 + LiDAR/IMU）； 9、具备对具体问题的深入分析能力，具有团队间协作及沟通的能力； 10、有无人机，无人车的项目经验者优先（如目标跟踪、三维重建、避障导航等）。"