单双目，RGB/灰度摄像头及相关 MR 眼镜传感器结合输入，输出稳定 HandPose（关键点/置信度/hand_id/ts），端侧可部署并持续提升鲁棒性。

职责

1. 设计并实施基于头戴式双目摄像头的手部跟踪与 3D 位姿估计算法开发，结合相关传感器数据（摄像头，TOF 及交互行为数据和环境语义信息），实现低延迟、高稳定性的人手姿态感知。

2. 设计和优化手部姿态估计模型，实现手部关键点、骨架或 6DoF 位姿预测，并且融合视觉和几何信息（双目、深度或 RGB），提升手部位姿估计的精度与鲁棒性，提高手部追踪的性能。

3. 确保算法开发和产品要求相符合，针对 XR手势芯片落地和相关新技术研发（ RKNN ， Qualcomm 等）进行模型网络修改，并进行蒸馏，量化，剪枝工作，协调解决技术难题的解决方案

4. 和 SDK 项目组完善手势 SDK 的开发

学历：

计算机科学，软件工程，数据科学或相关专业，硕士以上学历

技能：

1. 扎实的计算机视觉、机器学习或数学基础，具备算法设计与实现能力。

2. 具备手部或人体姿态估计、3D 位姿回归、手部关键点检测或手部动作理解经验，熟悉VR/AR/XR 场景优先。

3. 熟悉深度学习模型（CNN/ Transformer / RNN / DLC 模型）及训练或推理流程，或具备相关算法迁移能力。

4. 熟悉相机标定、坐标系变换及 3D 几何知识，能够理解手部位姿估计中的空间约束。

5. 有 VR/AR/XR 手势识别、Egocentric / Head-mounted Vision 或机器人手部感知经验者优先。

经验：

3-5 年左右经验，能够独立开展工作有过边缘设备上视觉模型开发经验

沟通协作能力，能够跨团队高效沟通独立思考和解决复杂技术问题的能力

加分：

1 、有算法优化和硬件平台部署经验；

2 、在 AI 领域知名期刊和会议上发表过学术著作。