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(深圳市南山区桃源街道大学城社区笃学路9号国家超级计算深圳中心科研楼七楼)
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一、核心算法开发与优化
1、模型设计与训练针对业务场景（如陪护机器人的人脸识别、语音交互）设计深度学习模型（CNN/RNN/Transformer），完成数据标注、特征工程及模型训练。
使用TensorFlow/PyTorch框架优化模型结构（轻量化设计），平衡精度与计算资源（如适配RK3588SNPU的INT8量化）。
2、嵌入式算法移植将训练模型部署到边缘设备（STM32/RK3588），使用TensorFlowLite、ONNXRuntime或厂商工具链（如RKNN）实现端侧推理。
针对硬件特性优化计算图（算子融合、内存复用），确保实时性（如机器人动态避障算法延迟<200ms）。
3、传统算法开发开发信号处理算法（如传感器数据滤波、FFT分析）或控制算法（PID、路径规划）。
实现多传感器融合（IMU+激光雷达）的SLAM建图与导航逻辑。
二、数据闭环构建
1、数据采集与治理设计数据采集方案（如机器人运行日志、用户交互录音），构建边缘-云端数据管道。
开发数据清洗工具（去噪、异常值处理）、自动化标注系统（半监督学习）。
2、模型迭代与A/B测试通过在线学习（OnlineLearn |
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