模型訓練師
負責參與模型訓練，優化感知、決策與控制算法。
主要職責：
數據基石：負責構建和維護專業數據集，包括多模態數據的采集、清洗、標注與增強。
模型研發：針對具體任務（如目標檢測與跟蹤、路徑規劃、障礙物規避、姿態預測、設備故障診斷等），設計、訓練、微調及優化深度學習模型（CNN， RNN，
Transformer， RL等）。
算法優化：致力于模型的輕量化、部署加速（如使用TensorRT,
OpenVINO等工具）和邊緣計算適配，確保算法能在船載計算機、嵌入式設備等資源受限的平臺上穩定高效運行。
仿真與測試：利用仿真環境進行大量算法驗證和迭代，并參與實裝測試，分析現場數據以持續提升模型性能。
技術洞察：跟蹤計算機視覺、強化學習、SLAM等領域的最新進展，并評估其在應用場景的可行性。
三、 職位要求
本科及以上學歷，計算機科學、人工智能、自動化、遙感等相關專業。
熟練掌握機器學習、深度學習基礎理論和常用模型，有實際項目訓練調優經驗。
精通Python， 熟練掌握PyTorch或TensorFlow等至少一種主流深度學習框架。
具備數據處理和分析能力，熟悉OpenCV, Pandas,NumPy等庫。
具備分析問題和解決問題的能力，能適應解決非標準化的工程挑戰。
良好的團隊合作精神和溝通能力。
優先考慮（具備以下經驗者優先）：
擁有機器人、自動駕駛、無人機等相關領域的項目或工作經驗。
熟悉強化學習（RL） 并在連續控制任務中有應用經驗。
熟悉傳感器融合技術（相機、IMU、GPS等）。
具備模型部署和優化經驗，了解TensorRT、ONNX、模型剪枝、量化等技術。
有使用仿真軟件（如Gazebo, Unity, UnrealEngine）進行算法測試的經驗。
具備良好的英語文獻閱讀能力