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1核心算法開發
（1）模型設計針對陪護機器人人臉識別語音交互等場景，設計CNN/RNN/Transformer等深度學習模型，完成數據標注與訓練；基于TensorFlow/PyTorch優化模型結構（輕量化設計），通過INT8量化適配RK3588SNPU等硬件。
（2）嵌入式部署將模型部署至STM32/RK3588等邊緣設備，利用TensorFlowLite/RKNN實現端側推理；優化計算圖（算子融合內存復用），保障實時性（如動態避障延遲<200ms）。
（3）傳統算法開發傳感器濾波FFT分析等信號處理算法及PID控制路徑規劃算法；實現IMU+激光雷達融合的SLAM建圖與導航。
2數據閉環構建
（1）設計機器人日志交互錄音等數據采集方案，構建邊緣-云端管道；
（2）開發數據清洗（去噪異常處理）及半監督自動化標注工具；
（3）通過在線學習/聯邦學習迭代模型，設計A/B測試（如語音喚醒率提升5%）并輸出量化報告。
3跨團隊協作
（1）協同硬件團隊選型主控芯片（評估NPU算力適配YOLOv5s）定義傳感器規格；
（2）向嵌入式團隊提供tflite/rknn量化模型，聯合調試內存與推理速度，開發性能監控模塊；
（3）與產品經理協作，將技術指標轉化為用戶體驗參數（如95%語音指令響應<1秒），評估功能算力占用可行性。
1計算機科學人工智能相關專業碩士及以上學歷；
2熟悉深度學習框架（如TensorFlowPyTorch）；
3有語音/NLP或計算機視覺項目經驗者優先；
4熟悉ROS及機器人算法者優先。

職位類別：

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