1，负责AR眼镜端侧的视觉/惯性融合SLAM算法设计与优化。 2，针对ARM/NPU等嵌入式芯片架构，进行算法的模型压缩，量化，剪枝及算子优化，确保算法在低功耗，低发热条件下满足实时性要求(如60fps+). 3，多传感器融合：整合摄像头，IMU，深度传感器(Tol/结构光)等多源数据，设计高可靠性的传感器融合方案。

1，硕士及以上学历，计算机，自动化，数学，光学工程，电子信息等相关专业。 2，在嵌入式/边缘设备或移动端部署过视觉或音频模型，故过量化/剪枝/轻量化处理，能说清楚时延/内存/功耗的约束与优化路径；若无端侧经验，需具备明确的端云协同架构设计能力 3，能将训练好的大模型或中间层特征用于实际务，做过fine-tuning/LoRA/蒸馏等适配工作 4，能将多模态感知能力对应到具体场景：图像模态负责设殳备外观识别，视频模态负责视线动作捕捉与切换检测，音频模态负责指令感知；理解三个模态在「视线捕捉设备识别AR渲染」链路中各自的角色与时延预算。