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

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

3.設計并優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、戰場環境語義分割（如地形、障礙物、設施分割）等；

4.開發高精度的單目/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、地形建模及戰場態勢感知；

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

6.負責算法的嵌入式部署與優化，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，配合完成性測試、軍標（GJB）認證及外場實戰化驗證任職要求

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，有動態場景抗抖動、弱紋理區域魯棒性優化經驗；

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

5.了解視覺SLAM（DROID-SLAM、SplaTAM）及戰場環境語義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；

行業要求：

1。熟悉軟件開發標準（如GJB5000A、GJB438B），有軍品級代碼規范（高可靠性、可追溯性）開發經驗者優先；

2.了解戰場環境特性（如電磁干擾、沙塵/煙霧干擾、夜間作戰），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）者優先；

4.具備項目交付經驗，熟悉軍用仿真測試環境（如戰場數字孿生、半實物仿真）者優先；

綜合要求：

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

2.責任心強，適應項目高強度、高標準的開發節奏，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.發表過機器人感知、AI相關頂會（CVPR、ICRA、IROS）論文；

2.參與過創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）開發生態。