1.研究前沿視覺SLAM算法，實現無GPS環(huán)境下的高精度定位與地圖構建（如地下工事、復雜城市戰(zhàn)場）；

2.負責軍用相機及傳感器的選型、調試與標定，確保其在極端環(huán)境（如高低溫、強振動、電磁干擾、低光照等）下的穩(wěn)定性和可靠性；

3.設計并優(yōu)化面向場景的視覺算法，包括但不限于復雜背景下的目標識別（如偽裝目標、低可見度目標）、多目標實時跟蹤、戰(zhàn)場環(huán)境語義分割（如地形、障礙物、設施分割）等；

4.開發(fā)高精度的單目/雙目深度感知算法，支撐軍用無人載具（無人機、無人車）的導航避障、地形建模及戰(zhàn)場態(tài)勢感知；

5.推進3D人體姿態(tài)估計（士兵動作識別、戰(zhàn)術行為分析）與6D物體姿態(tài)估計（裝備位姿檢測、武器系統(tǒng)校準）在場景的落地；

6.負責算法的嵌入式部署與優(yōu)化，適配國產化軍用硬件平臺（如FPGA、ARM架構），滿足低功耗、高實時性、強抗干擾需求；

7.參與項目的全周期開發(fā)，配合完成性測試、軍標（GJB）認證及外場實戰(zhàn)化驗證任職要求

技術能力：

1.熟悉相機成像原理、ISP流程及標定方法，具備紅外/多光譜/雷達融合感知經驗者優(yōu)先；

2.精通主流深度學習模型（ResNet、YOLO、Mask2Former等），能針對小樣本數據（如SAR圖像、紅外數據集）設計數據增強與模型壓縮方案；

3.熟悉單目深度擬合（DepthAnything）、雙目立體匹配（LightStereo）算法，有動態(tài)場景抗抖動、弱紋理區(qū)域魯棒性優(yōu)化經驗；

4.熟悉3D/6D姿態(tài)估計算法（PoseFormer、FoundationPose），具備裝備點云處理或多傳感器融合標定能力者優(yōu)先；

5.了解視覺SLAM（DROID-SLAM、SplaTAM）及戰(zhàn)場環(huán)境語義SLAM技術，熟悉GaussianSplatting等新型表征方法；

6.熟練掌握PyTorch框架，具備模型輕量化（TensorRT、OpenVINO）及嵌入式部署（C++/Python混合編程）經驗；

行業(yè)要求：

1。熟悉軟件開發(fā)標準（如GJB5000A、GJB438B），有軍品級代碼規(guī)范（高可靠性、可追溯性）開發(fā)經驗者優(yōu)先；

2.了解戰(zhàn)場環(huán)境特性（如電磁干擾、沙塵/煙霧干擾、夜間作戰(zhàn)），能針對性地設計算法抗干擾模塊；

3.具備意識，持有資質（如單位工作經驗、通過培訓）者優(yōu)先；

4.具備項目交付經驗，熟悉軍用仿真測試環(huán)境（如戰(zhàn)場數字孿生、半實物仿真）者優(yōu)先；

綜合要求：

1.計算機、電子工程、自動化等相關專業(yè)全日制本科及以上學歷，2年以上或高可靠性行業(yè)算法開發(fā)經驗；

2.責任心強，適應項目高強度、高標準的開發(fā)節(jié)奏，能配合完成外場試驗及緊急任務；

3.良好的團隊協作與跨部門溝通能力，能高效對接需求與算法技術方案。

加分項

1.發(fā)表過機器人感知、AI相關頂會（CVPR、ICRA、IROS）論文；

2.參與過創(chuàng)新項目或軍內預研課題；

3.熟悉國產化AI芯片（如華為昇騰、寒武紀）開發(fā)生態(tài)。