岗位职责：
1、负责巡检机器人核心算法开发与优化，包括但不限于：
计算机视觉算法（目标检测、图像分割、缺陷识别等）；
设计和开发适用于边缘设备的轻量级AI算法（如目标检测、图像分类、语音识别等）；
对现有模型进行压缩、量化、剪枝等优化，确保在资源受限的边缘设备（如ARM、NPU）上高效运行；
研究低功耗、低延迟的算法方案，满足边缘场景的实时性需求；
2、模型部署与适配：
将训练好的深度学习模型（如TensorFlow、PyTorch模型）转换为边缘设备支持的格式（如TensorRT、ONNX、TFLite）；
针对特定硬件（如英伟达Jetson、华为昇腾、瑞芯微芯片）进行性能调优，充分利用硬件加速能力（如GPU/NPU）；
解决边缘部署中的兼容性问题（如算子不支持、内存溢出）；
3、针对实际场景需求，优化算法性能（实时性、鲁棒性、精度等），提升机器人作业效率；
4、分析算法在边缘设备的运行性能（如延迟、吞吐量、内存占用），持续优化模型和代码；
5、与业务系统通过http进行交互；
6、跟踪前沿算法技术（如深度学习、强化学习等），推动技术创新与产品升级；
7、负责已有项目维护，主要是数据集补充和准确率提升等事宜；
8、此岗位可兼职，兼职工资根据项目单独核算
岗位要求：
1、精通Python/C++，熟悉多线程、内存管理等底层优化技术；
2、熟练掌握计算机视觉、深度学习算法，熟悉OpenCV、TensorFlow/PyTorch等框架；
3、了解TensorRT、OpenVINO、NCNN、MNN等边缘推理框架的使用和原理；
4、熟悉Linux嵌入式开发环境，掌握交叉编译、驱动调试等技能；
5、了解常见边缘计算硬件（如GPU/NPU/FPGA）的架构和加速原理；
6、责任心强，具备优秀的沟通能力，良好的学习能力和编码规范；
7、有下列经验者优先：
有边缘盒子（如英伟达、瑞芯微、昇腾）算法落地经验；
有其他语言(java、c++)对接经验；
有视频流(海康、大华等)和图片处理经验；
有仪表检测，烟火检测等经验。