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一崗位職責
1算法開發與優化
- 設計實現和優化機器學習/深度學習算法模型（如分類回歸聚類NLPCV等）。
- 針對業務場景定制算法解決方案。
- 參與模型的訓練調參評估及性能優化（如準確率速度資源占用等）。
模型設計與訓練，針對業務場景（如陪護機器人的人臉識別語音交互）設計深度學習模型（CNN/RNN/Transformer），完成數據標注特征工程及模型訓練。使用 TensorFlow/PyTorch 框架優化模型結構（輕量化設計），平衡精度與計算資源（如適配 RK3588S NPU 的 INT8 量化）。
嵌入式算法移植，將訓練模型部署到邊緣設備（STM32/RK3588S），使用 TensorFlow LiteONNX Runtime 或廠商工具鏈（如 RKNN）實現端側推理。針對硬件特性優化計算圖（算子融合內存復用），確保實時性（如機器人動態避障算法延遲 <200ms）。
傳統算法開發開發信號處理算法（如傳感器數據濾波FFT 分析）或控制算法（PID路徑規劃）。實現多傳感器融合（IMU+激光雷達）的 SLAM 建圖與導航邏輯。
2數據處理與分析
- 清洗預處理大規模結構化/非結構化數據（文本圖像視頻等）。
- 構建特征工程，挖掘數據潛在規律，提升模型效果。
3數據閉環構建
數據采集與治理設計數據采集方案（如機器人運行日志用戶交互錄音），構建邊緣-云端數據管道。
開發數據清洗工具（去噪異常值處理）自動化標注系統（半監督學習）。
模型迭代與 A/B 測試通過在線學習（Online Learning）或聯邦學習（Federated Learning）持續優化模型。設計實驗對比算法版本效果（如語音喚醒率提升 5%），輸出量化分析報告。
4模型部署與落地
- 將算法模型部署到生產環境，與工程團隊協作完成服務化（如API微服務）。
- 解決模型在線推理的實時性穩定性可擴展性問題。
4技術研究與創新
- 跟蹤前沿算法（如大語言模型強化學習多模態等），探索技術落地可能性。
- 發表專利論文或參與技術討論會。
5跨團隊協作
- 與產品業務團隊溝通，理解需求并制定技術方案。
- 編寫技術文檔，輸出算法設計邏輯和實驗報告。
跨團隊協作與硬件團隊協同,參與主控芯片選型（如評估 NPU 算力是否滿足 YOLOv5s 部署需求）。定義傳感器規格（攝像頭分辨率麥克風信噪比）以滿足算法輸入要求。
1與嵌入式團隊對接提供量化后模型（tflite/rknn），聯合調試內存占用與推理速度。開發算法性能監控模塊（如幀率CPU/內存異常告警）。
2與產品經理聯動將技術指標轉化為用戶體驗參數（如95% 的語音指令響應時間 <1 秒）。
評估功能可行性（如實時情感識別對 RK3588S 算力的占用率）。
二任職要求
1硬性要求
- 學歷與專業
- 碩士及以上學歷，計算機數學統計學電子工程等相關專業（部分初級崗位接受優秀本科生）。
- 技術能力
- 熟練掌握Python（主流語言），熟悉C++/Java/Scala等更佳。
- 精通機器學習框架（如TensorFlowPyTorchScikit-learn）。
- 熟悉常見算法（如SVM隨機森林神經網絡Transformer等）及適用場景。
- 熟悉大數據工具（如HadoopSparkFlink）和數據庫（SQL/NoSQL）。
- 有模型部署經驗（如DockerKubernetesTensorRT）者優先。
- 數學基礎
- 扎實的線性代數概率統計優化理論功底。
2加分項
- 熟悉領域技術（有語音/NLP或計算機視覺項目經驗者優先，如NLP中的BERT/LLMCV中的CNN/目標檢測）。
- 熟悉ROS及機器人算法者優先。
- 有高并發分布式系統開發經驗。
- 頂會論文（NeurIPSICMLCVPR等）或Kaggle/Tianchi競賽成績優異。
- 熟悉AutoML模型壓縮（如量化剪枝）等技術。
3軟技能
- 邏輯清晰，能快速定位和解決復雜問題。
- 良好的溝通能力，能將技術方案通俗化傳達給非技術團隊。
- 對業務敏感，能平衡技術先進性與落地成本。

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