算法工程师 20k-30k

1、算法研发与优化
-主导机器人运动规划、路径搜索、避障等核心算法研发，确保机器人在复杂环境中安全、高效作业，如在工业场景中，使机器人能精准避障，完成物料搬运、设备巡检等任务；在服务场景里，实现机器人在人流密集区域的自主导航。
-钻研并实现机器人多模态感知融合算法，融合视觉、听觉、触觉等传感器数据，提升机器人环境感知与理解能力，像让服务机器人准确识别用户语音指令，同时依据视觉信息判断周边环境状态。
-探索并应用机器学习、深度学习、强化学习等前沿算法，攻克机器人领域复杂问题，实现机器人自主学习与智能决策，例如运用强化学习算法让机器人在不断试错中优化自身操作策略。
2、模型设计与实践
-参与机器人相关模型设计，如神经网络模型、概率模型等，持续优化模型性能，提高准确性与效率，以满足实际应用需求，比如设计适用于机器人视觉识别的轻量化神经网络模型。
-负责模型训练、测试与评估，利用大数据分析与实验验证，不断改进模型，如通过大量图像数据训练机器人视觉识别模型，提升识别准确率
-研究并运用模型轻量化与加速技术，降低机器人资源消耗，提升运行效率，使其能在资源受限环境中稳定运行。
3、系统集成与测试
-与硬件、软件工程师紧密协作，将开发的算法集成到机器人硬件平台，实现机器人系统整体稳定运行，保障算法与硬件适配良好。
-承担机器人系统测试与调试工作，通过实际场景测试，及时发现并解决算法运行问题，确保系统稳定性与可靠性，例如在工业现场对机器人进行长时间运行测试，排查潜在故障。
-参与机器人系统性能评估与优化，依据数据分析与实验结果，持续提升系统整体性能，如优化机器人控制算法，减少响应延迟。
岗位要求
1、学历与专业：计算机 / 自动化 / 机器人学本科及以上学历；
2、精通至少 2 类机器人核心算法（如运动规划 / 感知融合），熟悉经典算法原理与优化技巧；
3、掌握机器学习全流程：从数据预处理（Python Pandas）到模型训练（PyTorch/TensorFlow）、部署（TensorRT/ONNX）；
4、3 年以上机器人算法开发经验，至少主导过 1 个完整项目（如移动机器人导航、机械臂控制）；
5、熟练使用 C++/Python 开发，具备 Linux 环境下的调试能力（GDB/Valgrind），有 ROS/ROS2 开发经验者优先；
应届生需211毕业