视觉感知算法工程师（模型方向-大厂正式编制）

岗位职责： 负责机器人巡检场景中的视觉感知算法研发，涵盖目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割、缺陷识别、OCR及仪表读数等任务。 承担机器人在复杂环境下的视觉理解能力构建，为导航、操作、巡检决策与任务执行提供可靠的感知支持。 参与工业巡检中异常状态识别、设备运行状态判断、人员/车辆/障碍物检测等模型的设计与性能优化。 主导模型的训练、评估、部署及端侧推理优化，推进视觉感知算法在机器人平台的实际工程化应用。 协同导航、机械臂控制与系统集成团队，实现视觉定位、目标对准、视觉引导操作及多模态联动任务。 参与机器人数据闭环体系的建设工作，包括数据采集、标注、清洗、增强、评测及模型持续迭代。 同步开展人形机器人方向的视觉理解、环境感知、操作感知以及多模态具身智能相关技术预研。 岗位要求： 经验要求3-5年优先，具有机器人视觉感知、工业视觉或模型开发背景者优先考虑。 学历要求本科及以上，硕士优先；特别优秀的本科生可酌情放宽条件。 专业方向为计算机、人工智能、自动化、电子信息、机器人、模式识别等相关领域。 熟练掌握Python，具备C/C++编程基础，能独立完成模型训练、部署与调试工作。 熟悉PyTorch或TensorFlow至少一种主流深度学习框架。 在目标检测、图像分类、语义/实例分割、OCR、位姿估计、视觉跟踪等方向中至少精通一项。 具备完整的模型训练、调参、评估和部署实践经验，了解端侧推理、模型压缩或加速优化者更佳。 具备较强的故障分析能力，能够针对误检、漏检、遮挡、弱光、反光、小目标等问题提出有效解决方案。 有机器人视觉、工业视觉、缺陷检测、OCR或视觉引导操作项目经历者优先。 熟悉2D/3D感知、点云处理、6D位姿估计、视觉伺服或多模态感知技术者加分。 具备机械臂视觉定位、抓取前端感知、巡检拍照识别等实际项目经验者优先。 熟练使用OpenCV、PCL、Open3D等常用视觉与点云处理工具库。 具备数据闭环体系建设经验，能够推动自动化标注与模型迭代优化流程落地。 经验要求