工作主要职责：
1、视觉感知算法开发： 负责设计和优化计算机视觉算法，涵盖图像识别、目标跟踪、场景理解、深度估计、物体检测与分类等核心技术，提升机器人对环境的感知能力。
2、多传感器融合： 结合视觉、激光雷达、红外传感器等多种传感器信息，设计高效的传感器融合算法，增强机器人在复杂、动态环境中的感知鲁棒性与准确性。
3、深度学习与人工智能应用： 研究并应用深度学习、卷积神经网络（CNN）、图像分割、目标检测等先进技术，推动视觉算法在动态场景下的自主学习与优化。
4、算法优化与性能提升： 针对机器人硬件平台的计算资源和实时性要求，优化视觉算法的计算效率和存储需求，确保算法在低延迟和高吞吐量的环境下稳定运行。
5、跨团队合作与技术领导： 与硬件团队、机器人控制团队、软件开发团队等紧密合作，确保视觉感知模块的设计与系统集成无缝对接。
6、技术创新与研究： 引领机器人视觉领域的技术研究和创新，探索新型视觉感知技术，推动公司产品在智能感知方面的领先地位。
7、技术指导与培训： 带领团队成员开展技术攻关，分享和传承前沿技术，帮助团队持续提升技术能力。

1、计算机视觉、人工智能、电子工程、机器人学等相关领域硕士及以上学位，或具有同等的行业经验和技术成就。
2、至少 5 年及以上在计算机视觉、深度学习和机器人感知领域的工作经验，具有机器人视觉系统的设计与优化经验，特别是在具身智能机器人产品的感知系统设计方面有丰富经验。
3、精通计算机视觉、图像处理、目标检测与跟踪、深度学习等核心领域的算法和技术。
4、深入理解并能够应用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer 等前沿深度学习模型。
5、熟悉视觉算法在不同硬件平台上的优化与部署（如嵌入式设备、GPU 加速计算等）。
6、熟练使用计算机视觉相关的开源库与框架，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch、Caffe 等。
7、具有跨部门协作经验，能够与机械、控制、硬件、软件等多个技术团队合作，推动技术方案的落地与实施。
8、具备独立解决复杂技术问题的能力，尤其是在高噪声、高复杂度环境中的视觉感知挑战。
9、创新思维与科研能力： 能够根据最新的技术进展提出创新的算法和解决方案，具备独立进行前沿技术研究的能力。
10能够阅读和编写英文技术文档，参与国际技术讨论和交流。