算法工程师

岗位职责
方向1:大模型算法
1. 负责大模型核心算法研发，跟踪国内外顶尖研究成果，结合业务需求开展落地研发，推动技术迭代优化。
2. 参与大模型的全流程训练、调优与验证，确保模型精度、效率等核心指标达到业务预期。
3. 深入集团各业务场景，将算法能力转化为可落地的产品功能，解决实际业务痛点，提升产品竞争力。
4. 参与技术专利、学术论文的撰写，沉淀研发成果，推动团队技术能力提升。

方向2:高性能计算
1.针对不同端侧设备的硬件特性（CPU、GPU、NPU等）进行模型适配。
2.对模型进行推理加速优化，优化软件对硬件的利用效率，降低软件的内存占用。
3.与端侧芯片原厂合作，针对特定硬件架构和推理引擎进行模型优化，以实现最佳性能。

方向3:视觉算法
1.负责图像/视频相关算法的研发与优化，支撑业务与产品需求，持续提升算法效果与系统稳定性，在实际系统中完成算法调试与验证，协同产品、工程、硬件、测试等部门推进项目落地。
2.负责教育及通用场景下的视觉算法研发，包括目标检测、人脸识别、姿态估计、目标跟踪、视频分析等应用。
3.负责视觉大模型、多模态大模型算法的研发，跟踪国内外最新研究成果，进行应用落地.

方向4:语音算法
负责教育/会议产品语音算法研究和工程实现。

方向5:语音增强算法
负责远程视频会议设备、会议/教育/专业现场扩音等场景下的语音信号增强处理。

方向6:图像算法
1.负责AOI图像算法（定位、标定、检测、测量）研究、开发、维护。
2.结合几何、灰度、纹理特征，设计组合检测方案；完成技术方案设计与工程落地。
3.负责将复杂问题拆解为可量化子问题并基于数据做根因分析。

方向7:3D算法
1.负责自动光学检测（AOI）算法研究、开发、维护，有字符识别3D 点云处理、3D 测量和缺陷检测相关经验优先。
2.负责研究图像领域前沿图像处理技术，并能将算法研究成果转化为有价值的应用。
3.提出算法加速、自动化标注/测试等效率优化方案，编写算法设计文档与经验文档。
4.设计负反馈调节机制稳定检测系统，分析完整算法链路模块耦合与误差传递。

方向8:传感器信号处理方向
1. 负责开发触觉传感器模组，完成从原型机到量产爬坡的全过程研发。
2. 负责传感器选型/设计，如压阻、压电、电容、电磁传感器。
3. 对采集的小信号进行信号处理，包括数字滤波器设计，信号特征提取、多传感器融合等。
4. 熟悉信号链中的噪声来源（共模噪声和随机噪声），以及常用降噪方法。
5. 协助传感器电路、结构设计：根据算法的处理能力，提出对原始信号的指标要求。

方向9:具身导航方向
1. 机器人仿真环境构建及具身数据生产。通过3DGS等环境重建技术构建仿真资产，基于isaac等仿真平台进行仿真(传感器、机器人等)，在仿真环境中进行具身导航算法测试等相关数据的生产。
2. 具身导航算法研发。通过模型学习、强化学习等方式，开发视觉动作(VA)、视觉语言动作模型(VLA)等端到端导航避障算法。

方向10:具身操作方向
1. 负责通用机器人具身智能操作算法（不限于VLA等模仿学习、强化学习和架构）的研究和开发。
2. 研究和开发高效数据采集工程。
3. 深入调研具身智能领域相关的前沿技术，跟踪业内大模型领域的最新进展并推进相关研究，探寻将最新技术应用到具身智能领域的可能性。
4. 负责相关成果的落地及知识产权转化，如专利和论文等。

岗位要求
1.优先：计算机、机器人、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历。
2.具备扎实的算法与数学基础、突出的分析及解决问题的能力。
3.熟练掌握 Python/C++，熟悉 Linux 环境及 PyTorch/TensorFlow 等框架。
4.具备良好的团队协作与沟通能力。
5.方向要求（符合其一即可）：
（1）大模型方向：熟悉NLP或多模态技术，具备大模型训练、优化或部署经验者优先。
（2）工业视觉方向：精通图像处理与机器学习，熟悉OpenCV，有AOI算法经验者优先。
（3）通用视觉方向：熟悉目标检测、身份识别、视频分析等至少一个方向，熟悉主流视觉模型YOLO、DETR、CLIP、Grounding DINO、SAM 等，有相关项目经验者优先。
（4）3D视觉方向：熟悉点云配准、深度修复、3D 重建等至少一个方向，熟悉主流 3D 检测相关算法如 ICP、 PointNet++、Depth Anything 等，有相关项目经验者优先。
（5）语音识别方向：熟悉语音识别原理及相关神经网络算法（Conformer、Paraformer、Whisper等），掌握Wenet、K2、ESPNet等至少一种开源工具，具备ASR、说话人日志、声纹识别、声音事件检测等相关经验者优先。
（6）高性能计算方向：熟悉C/C++，熟悉并行计算，具备CUDA/OpenCL/SYCL及任一国产算力平台（如瑞芯微、算能、华为、寒武纪、摩尔线程、芯动力等）的开发经验。
（7）语音增强方向：熟练掌握数字信号处理原理和方法（频谱分析、数字滤波器、自适应滤波器），有音频传统3A处理（ANS、AEC、AGC）、基于神经网络的语音信号增强（AI降噪、AI回声消除）、麦克风阵列信号处理（波束形成、声源定位）相关算法实现经验者优先。
（8）传感器信号处理方向: 有较强的信号处理能力，对数字信号预处理，提升信噪比和对噪声的鲁棒性; 从事传感器算法开发，具有传感器软硬件系统设计的项目经验; 对以下领域中若干方向有深入理解：传感器选型/设计、微小信号处理、多传感器融合、机器学习和/或深度学习; 熟练掌握高级语言如Python等；了解C/C++嵌入式开发及优化。
（9）具身导航方向: 能够熟练使用主流的机器人仿真平台，如habitat、isaac等，可熟练进行仿真资产构建、传感器仿真、机器人仿真部署测试等；熟悉以下至少一项技术：强化学习导航、端到端视觉动作模型(NoMad, NavDP，ACT等)、视觉语言动作模型（RT2、pi系列、OpenVLA、StreamVLN、NaVid、UniNaVid、NavFoM等）；能够进行AI模型的轻量化（蒸馏、量化），可在边缘AI芯片如瑞芯微系列、Jetson系列进行AI模型的部署。
（10） 具身操作方向: 熟悉机械臂灵巧操作所需的感知、控制算法和ROS通信；熟悉深度学习开发框架Tensorflow/Pytorch。