岗位职责：

1、视觉算法研究（检测、识别、分割、跟踪、分类、回归、模型优化、架构搜索等）。

任职要求：

1、 硕士及以上学历，图像处理、机器学习、模式识别、人工智能等方向的相关专业；

2、有扎实的数学功底、深厚算法理论基础和较强的编程能力，能快速理解并重现论文中的算法；

3、图像基础扎实，熟练使用c++、python，opencv等开发语言和工具；

4、熟悉深度学习框架（pytorch/mxnet/tensorflow/caffe/caffe2）；熟悉深度学习训练流程，对训练样本设计有深入理解；如熟悉RNN/LSTM/GAN更佳；

5、优先考虑：领域内重点实验室；在高水平学术会议、期刊上有第一作者论文发表；在算法或计算机视觉相关大赛中获得较好名次； 

6、工作认真负责，学习能力较强，有熟练的英文文献资料阅读能力；

7、有良好的团队协作能力，能够独立思考，善于创新，针对问题提出有效解决方案。

岗位职责：

1、负责AIGC项目的模型搭建和落地工作；

2、结合产品需求，优化已有算法的性能与效果；

3、跟进最新的算法研究进展，进行相关的预研。

任职要求：

1、 计算机、自动化、人工智能等相关专业毕业，硕士以上学历；

2、 熟悉Stable diffusion为代表的的AIGC模型技术，熟悉运用此技术训练模型者优先；

3、 熟悉图像处理算法，有计算机视觉、模式识别或图像处理相关项目经验，并在如下一个或多个相关方向有深入研究：GAN、扩散模型、图像生成、多模态生成等；

4、 有深度学习模型训练经验, 熟悉一种以上的深度学习框架，如 PyTroch，TensorFlow等；

5、 有良好的数学基础和逻辑思维能力，编程功底扎实，熟练使用C/C++或Python等语言；

6、 有良好的学习能力和创新思维，能够与团队良好合作和沟通，工作积极主动，自驱力强。

岗位职责：

1、图像处理算法研究。

任职要求：

1、硕士及以上学历，图像处理、计算机视觉、模式识别相关专业研究方向；

2、熟悉当前流行的计算机视觉与模式分类理论以及常用的统计和学习方法： PCA、Boosting、SVM、Neural Net、Regression等；

3、熟悉常用的特征提取方法：Haar、Gabor、LBP、SIFT、HOG等； 

4、精通C/C++；有扎实的数学功底、深厚算法理论基础和较强的编程能力，能快速理解并重现论文中的算法；

5、优先考虑：在领域内重点实验室有2年以上图像处理和增强方向的研发项目经验；在高水平学术会议、期刊上有发表过图像算法相关学术论文或专利； 熟悉图像处理+深度学习，并有项目实践；

6、良好的团队协作能力，良好的英语阅读能力；能够独立思考，善于创新，针对问题提出有效解决方案；

7、工作认真负责，学习能力较强。

岗位职责：

1、道路场景视觉感知算法研发，包括车道线识别、车辆检测、行人检测、交通标志检测、深度估计、全景分割、行为预测等领域。

2、设计并构建实验数据。

3、算法层面的优化、定制化。

任职要求：

1、硕士及以上学历，模式识别、图像处理、机器学习、数学等相关方向；

2、熟悉理解目标检测、分割、跟踪、分类等算法，至少在其中某一方面有深入了解和实践；

3、对机器学习有强烈热情，及时跟进最新动态，并能快速重现论文；

4、对机器学习中数据设计有深入理解者优先；

5、有车载相关领域经验者优先；

6、学习能力较强，有钻研精神，能结合传统方法快速解决实际场景问题。

岗位职责：

道路场景视觉感知算法研发，包括车道线识别、车辆检测、行人检测、交通标志检测、深度估计、全景分割、行为预测等领域；

设计并构建实验数据；

算法层面的优化、定制化

2D3D深度学习检测模型开发

技能要求：

硕士及以上学历，模式识别、图像处理、机器学习、数学等相关方向；

熟悉理解目标检测、分割、跟踪、分类等算法，至少在其中某一方面有深入了解和实践；

有车端部署c/c++工程经验 优先

对机器学习有强烈热情，及时跟进最新动态，并能快速重现论文；

对机器学习中数据设计有深入理解者优先；

有车载相关领域经验者优先

学习能力较强，有钻研精神，能结合传统方法快速解决实际场景问题

岗位职责：

1、负责智能驾驶产品中激光雷达、陀螺仪、里程计、视觉等多信息相关的定位及导航算法开发；

2、参与实车问题分析，功能调试；

3、参与后处理、定位、建图等功能模块。

任职要求：

1、熟悉常用的VSLAM算法，如ORB-SLAM、SVO、DSO、MonoSLAM，VINS以及RGB-D等；

2、了解滤波算法知识：ESKF、EKF、UKF等；

3、了解优化算法如G2O、ceres等用来优化非线性误差函数的c++框架；

4、具备图像处理、立体几何基础，熟悉计算机视觉、统计学习中的聚类、拟合、标定等知识者优先；

5、熟悉C/C++编程者优先；

6、有良好的团队协作能力，解决复杂算法问题抽丝剥茧的坚韧性、良好的问题总结及陈述能力。

岗位职责：

1. 负责端到端自动驾驶模型的模型设计、研发、训练与优化。

2. 负责算法的实车部署，协助完成效果评测、问题排查与算法迭代。

3. 与数据团队配合，参与构建高效的数据挖掘与自动化标注链路。

任职要求：

1. 硕士及以上学历，模式识别、图像处理、机器学习、应用数学、自动化、自动驾驶、机器人、车辆工程等相关方向。

2. 熟悉端到端自动驾驶算法架构，了解感知、决策、规划、控制等自动驾驶核心模块。

3. 具备扎实的深度学习理论基础，熟悉至少一种深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 等），有模型训练与调优经验。

4. 扎实的算法与数据结构基础，具备良好的 Python/C/C++ 代码规范和工程化开发意识。

5. 自驱力强，具备良好的快速学习能力与团队协作意识。

岗位职责：

1. 负责三维视觉方向算法技术研发，覆盖SLAM、深度估计、三维重建、图像拼接等方向，支撑业务落地。

2. 负责算法方案设计、实现与性能调优，针对实际场景的精度、时延与鲁棒性问题开展技术攻关，满足项目要求。

3. 负责训练数据采集和标注方案设计，确保数据方案能满足模型训练需求。

4. 跟踪三维视觉领域前沿学术与工业进展，沉淀技术文档与方案总结。

任职要求：

1. 硕士及以上学历，模式识别、图像处理、机器学习、应用数学、图形学、自动化等相关方向。

2. 掌握三维视觉核心理论（多视图几何、立体视觉、点云处理、非线性优化等），熟悉经典图像算法。

3. 了解 OpenCV、PCL、Open3D、Ceres/g2o 等三维视觉开源工具库。

4. 具备扎实的深度学习理论基础，熟悉至少一种深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 等），有模型训练与调优经验。

5. 扎实的算法与数据结构基础，具备良好的 Python/C/C++ 代码规范和工程化开发意识。

6. 自驱力强，具备良好的快速学习能力与团队协作意识。

岗位职责：1、负责障碍车辆的行为预测，主车车辆的行为决策、路径规划及控制等算法的软件实现与开发；

2、负责与感知、控制工程师合作，并优化感知、控制系统，保证摄像头产品的性能；

3、负责软件实现的验证，开发自动驾驶的系统以及仿真工具等；

4、负责汽车摄像头、毫米波雷达、激光雷达数据处理算法的开发及验证，包括聚类、关联、预测、筛选、滤波更新等； 

5、负责分析和编写系统软件需求，共同制定系统解决方案。

任职要求：

1、硕士及以上学历，计算机、电信、车辆、机器人等相关专业；

2、掌握DBSCAN，KNN等聚类算法，精通NN，PDA等相关数据关联算法，熟悉目标跟踪、轨迹预测、目标筛选的基本过程，掌握KF，EKF，UKF等滤波算法；

3、良好的工程实现能力，熟悉MATLAB、Simulink、C/C++编程语言；

4、有ADAS或自动驾驶相关开发经验，熟悉车辆运动学/动力学；

5、有相关汽车摄像头、雷达追踪、聚类经验者优先；

6、有强烈的责任心、快速学习能力、分析解决问题能力；

7、良好的团队合作能力，沟通能力和问题解决与推动能力。

岗位职责：

1. 核心模型研发：主导具身智能大模型（VLA/VLM/World Model等）的架构设计、预训练、微调及基于RLHF/DPO的对齐优化，提升机器人在开放场景下的认知与泛化能力。

2. 复杂任务规划：研发机器人的高阶认知能力，突破开放指令理解、长时序任务规划、多模态推理及动态行为决策等核心技术瓶颈。

3. 数据闭环与Scaling Law探索：构建大规模具身多模态数据集与自动化标注工具链，探索具身基础模型在机器人领域的Scaling Law与泛化边界。

4. 工程化与真机落地：推动大模型在边缘计算设备上的推理加速与真机部署，建立并完善“数据采集-仿真训练-真机部署-评测迭代”的完整工程闭环。

任职要求：

1. 计算机、人工智能、机器人等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的深度学习与多模态理论基础。

2. 熟练掌握主流 LLM/VLM/VLA 架构，具备 Diffusion Policy、ACT 等具身大模型的实战开发与调优经验。

3. 精通 Python/C++ 及 PyTorch 框架，熟悉 DeepSpeed/FSDP 等分布式训练框架，掌握模型轻量化及边缘端推理加速技术。

4. 具备真实机器人真机部署经验，或在 AI/机器人领域顶级会议（CVPR/NeurIPS/ICRA/CoRL等）以第一作者发表过相关论文者优先。

岗位职责：

1. 全身运动与灵巧操作：负责人形/四足机器人及机械臂的全身运动控制（WBC）、力控/柔顺控制与灵巧操作算法的研发与持续迭代。

2. 策略训练与调优：基于强化学习（RL）与模仿学习（IL），在 Isaac Sim/Gym/MuJoCo 等高保真仿真平台中进行高难度策略训练、调优与性能评估。

3. Sim-to-Real 迁移：设计并实施域随机化（Domain Randomization）与系统辨识方案，攻克 Sim-to-Real Gap，实现控制策略在真机上的敏捷、稳定部署。

4. 复杂场景攻坚：解决机器人在复杂动态环境下的敏捷移动、双臂协同抓取及工具使用等高难度操作任务，保障真机运行的稳定性与鲁棒性。

5. 跨团队协同：与硬件及认知算法团队紧密协作，打通从感知、决策到底层控制的完整链路。

任职要求：

1. 自动化、机器人、计算机等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的数学与控制理论基础。

2. 精通 Python/C++（具备优秀的多线程与内存管理能力），熟悉 Linux 及 ROS/ROS2 开发环境。

3. 熟练掌握机器人运动学/动力学建模，精通 PPO/SAC 等强化学习算法及主流仿真平台。

4. 具备人形/双足/四足/机械臂+灵巧手真机 Sim2Real 成功部署经验者优先。

5. 有 RoboMaster/RoboCup 等顶级机器人竞赛获奖经历，或在机器人领域顶会（CoRL/ICRA/IROS/RSS等）发表论文者优先。

岗位职责：

1. 端到端导航研发：研发基于大模型的端到端视觉导航（Nav-VLA/VLN）算法，实现开放词汇下的自主探索、语义理解与动态避障。

2. 空间记忆与建图：构建动态环境下的三维语义地图与空间记忆系统，提升机器人在未知复杂场景中的长时序导航与重定位能力。

3. 评测体系与工程优化：搭建仿真与真机自动化评测体系，系统性解决导航过程中的泛化性、鲁棒性及系统延迟等工程难题。

任职要求：

1. 计算机、自动化等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的算法与工程实现能力。

2. 熟悉传统 SLAM（VIO/LiDAR SLAM）及路径规划算法，深入了解端到端导航或视觉语言导航（VLN）前沿技术。

3. 精通 C++/Python，熟练掌握 ROS/ROS2 导航框架，具备扎实的 Linux 系统开发与性能调优能力。

4. 有移动机器人/无人机真机导航部署经验，或在相关领域顶级会议发表过论文者优先。