模型训练师
负责参与模型训练，优化感知、决策与控制算法。
主要职责：
数据基石：负责构建和维护专业数据集，包括多模态数据的采集、清洗、标注与增强。
模型研发：针对具体任务（如目标检测与跟踪、路径规划、障碍物规避、姿态预测、设备故障诊断等），设计、训练、微调及优化深度学习模型（CNN， RNN，
Transformer， RL等）。
算法优化：致力于模型的轻量化、部署加速（如使用TensorRT,
OpenVINO等工具）和边缘计算适配，确保算法能在船载计算机、嵌入式设备等资源受限的平台上稳定高效运行。
仿真与测试：利用仿真环境进行大量算法验证和迭代，并参与实装测试，分析现场数据以持续提升模型性能。
技术洞察：跟踪计算机视觉、强化学习、SLAM等领域的最新进展，并评估其在应用场景的可行性。
三、 职位要求
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、遥感等相关专业。
熟练掌握机器学习、深度学习基础理论和常用模型，有实际项目训练调优经验。
精通Python， 熟练掌握PyTorch或TensorFlow等至少一种主流深度学习框架。
具备数据处理和分析能力，熟悉OpenCV, Pandas,NumPy等库。
具备分析问题和解决问题的能力，能适应解决非标准化的工程挑战。
良好的团队合作精神和沟通能力。
优先考虑（具备以下经验者优先）：
拥有机器人、自动驾驶、无人机等相关领域的项目或工作经验。
熟悉强化学习（RL） 并在连续控制任务中有应用经验。
熟悉传感器融合技术（相机、IMU、GPS等）。
具备模型部署和优化经验，了解TensorRT、ONNX、模型剪枝、量化等技术。
有使用仿真软件（如Gazebo, Unity, UnrealEngine）进行算法测试的经验。
具备良好的英语文献阅读能力