职位描述:
1核心算法开发 (1)模型设计针对陪护机器人人脸识别语音交互等场景,设计CNN/RNN/Transformer等深度学习模型,完成数据标注与训练;基于TensorFlow/PyTorch优化模型结构(轻量化设计),通过INT8量化适配RK3588SNPU等硬件。 (2)嵌入式部署将模型部署至STM32/RK3588等边缘设备,利用TensorFlowLite/RKNN实现端侧推理;优化计算图(算子融合内存复用),保障实时性(如动态避障延迟<200ms)。 (3)传统算法开发传感器滤波FFT分析等信号处理算法及PID控制路径规划算法;实现IMU+激光雷达融合的SLAM建图与导航。 2数据闭环构建 (1)设计机器人日志交互录音等数据采集方案,构建边缘-云端管道; (2)开发数据清洗(去噪异常处理)及半监督自动化标注工具; (3)通过在线学习/联邦学习迭代模型,设计A/B测试(如语音唤醒率提升5%)并输出量化报告。 3跨团队协作 (1)协同硬件团队选型主控芯片(评估NPU算力适配YOLOv5s)定义传感器规格; (2)向嵌入式团队提供tflite/rknn量化模型,联合调试内存与推理速度,开发性能监控模块; (3)与产品经理协作,将技术指标转化为用户体验参数(如95%语音指令响应<1秒),评估功能算力占用可行性。 1计算机科学人工智能相关专业硕士及以上学历; 2熟悉深度学习框架(如TensorFlowPyTorch); 3有语音/NLP或计算机视觉项目经验者优先; 4熟悉ROS及机器人算法者优先。 举报
1核心算法开发 (1)模型设计针对陪护机器人人脸识别语音交互等场景,设计CNN/RNN/Transformer等深度学习模型,完成数据标注与训练;基于TensorFlow/PyTorch优化模型结构(轻量化设计),通过INT8量化适配RK3588SNPU等硬件。 (2)嵌入式部署将模型部署至STM32/RK3588等边缘设备,利用TensorFlowLite/RKNN实现端侧推理;优化计算图(算子融合内存复用),保障实时性(如动态避障延迟<200ms)。 (3)传统算法开发传感器滤波FFT分析等信号处理算法及PID控制路径规划算法;实现IMU+激光雷达融合的SLAM建图与导航。 2数据闭环构建 (1)设计机器人日志交互录音等数据采集方案,构建边缘-云端管道; (2)开发数据清洗(去噪异常处理)及半监督自动化标注工具; (3)通过在线学习/联邦学习迭代模型,设计A/B测试(如语音唤醒率提升5%)并输出量化报告。 3跨团队协作 (1)协同硬件团队选型主控芯片(评估NPU算力适配YOLOv5s)定义传感器规格; (2)向嵌入式团队提供tflite/rknn量化模型,联合调试内存与推理速度,开发性能监控模块; (3)与产品经理协作,将技术指标转化为用户体验参数(如95%语音指令响应<1秒),评估功能算力占用可行性。 1计算机科学人工智能相关专业硕士及以上学历; 2熟悉深度学习框架(如TensorFlowPyTorch); 3有语音/NLP或计算机视觉项目经验者优先; 4熟悉ROS及机器人算法者优先。 举报
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