1.负责基于深度学习的环境感知算法研发、调试与测试，包括目标识别、目标跟踪、语义分割等计算机视觉任务，以及多模态融合技术的研究与应用； 2.负责神经网络优化、部署、移植工作，包括模型剪枝、量化、蒸馏等模型压缩技术，以及基于ONNX、TensorRT的嵌入式部署实现； 3.负责深度学习算法相关的前沿技术跟踪与研发，包括Transformer等先进架构的研究，并实现应用于实际项目中。

1.硕士及以上学历，计算机、自动化、电子信息等相关专业； 2.熟悉计算机视觉任务（分类、检测、分割、跟踪）并具有实际项目经验， 3.掌握目标识别、目标跟踪、语义分割等核心算法； 4.至少精通PyTorch深度学习框架，或熟悉TensorFlow、Caffe等其他框架，了解ONNX模型转换和TensorRT推理优化； 5.熟练掌握C/C++/Python编程，熟悉Linux系统，掌握OpenCV图像处理库，了解CUDA并行计算编程者优先； 6.具有模型剪枝、量化、蒸馏等模型压缩与裁剪实际经验者，或具有2年以上机器学习研究及工程相关经验者，或曾在领域内的顶级会议或顶级期刊（CVPR、ICCV、ECCV、NIPS、ICML等）发表论文者优先； 7.熟悉ROS机器人操作系统，具有嵌入式部署经验者优先； 8.有YOLO等主流模型实际应用经验，以及多模态融合项目经验者优先。