算法工程师（能源与低空经济方向）

岗位职责
负责低空经济场景下的CV视觉算法研发与落地，包括：无人机巡检场景识别、云台智能跟踪（人员、车辆定位与跟踪）、烟火检测、渣土车违规识别等视觉AI应用
负责能源设备预测性维护算法开发，基于海量传感器数据（振动、温度、电流等）进行时序分析，实现风力发电机、无刷电机等关键设备的故障预警与隐患预测
负责算法模型的训练、优化、压缩及在边缘设备（无人机、嵌入式平台）的部署适配
与硬件团队协作，完成算法在实际业务场景中的验证与迭代优化
编写技术文档，沉淀行业解决方案和最佳实践
岗位要求
计算机、电子工程、自动化或相关专业本科及以上学历
熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备扎实的Python编程能力
具备以下至少一个方向的实战经验：
· CV方向：OpenCV、PCL 、目标检测（YOLO/Faster R-CNN等）、目标跟踪（DeepSORT等）、图像分割、小目标检测等
· 时序预测方向：LSTM、GRU、Transformer、时间序列异常检测等
了解模型轻量化技术（剪枝、量化、蒸馏等），有边缘设备部署经验优先
良好的数学基础和问题分析能力，能够独立完成算法方案设计与实现
具备良好的团队协作和沟通能力
加分项
★ 有无人机、巡检机器人等低空经济相关硬件平台的算法部署经验
★ 有能源行业（风电、光伏、电机等）设备监测或预测性维护项目经验
★ 熟悉ONNX、TensorRT、OpenVINO等推理框架，有模型加速实战经验
★ 熟悉嵌入式平台（Jetson、RK3588等）或边缘计算设备开发
★ 有大规模传感器数据处理经验，熟悉Spark/Flink等大数据技术
★ 发表过CV或时序预测相关领域论文，或拥有相关专利.