【岗位职责】 （1）模型研发与优化：负责面向矿山复杂工况的机器学习/深度学习模型的设计、训练与调优，重点研究多模态感知（视觉、听觉、激光雷达、毫米波雷达等）融合、时序预测、异常检测及轻量化模型架构。 （2）算法边缘部署与加速：负责将训练好的模型进行剪枝、量化、知识蒸馏等优化，并部署到嵌入式边缘计算平台。确保模型在资源受限环境下的实时性、稳定性与精度。 （3）嵌入式系统集成：主导或深度参与算法在嵌入式实时操作系统（如 VxWorks、FreeRTOS、Linux with RT-Preempt 等）上的集成、性能优化与驱动适配，实现从云端训练到边缘推理的全链路落地。 （4）数据管道与特征工程：构建面向井下多源、异构、时序数据的预处理与特征工程管道，支持模型的高效训练与迭代。 （5）技术攻坚与创新：跟踪前沿AI与边缘计算技术，针对低照度、高粉尘、强振动等极端工况下的算法鲁棒性、低功耗与实时性要求开展技术攻关。 【任职条件】 （1）学历专业：硕士研究生及以上学历，计算机、自动化、电子信息、人工智能、数学等相关专业。 （2）理论基础：扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉CNN、RNN、Transformer等主流模型，对模型压缩、轻量化及边缘部署有深入理解。 【核心技术能力】 （1）精通 Python 和主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。 （2）具备嵌入式系统开发经验，熟悉ARM架构，有C/C++在嵌入式平台（如 NVIDIA Jetson、华为 Atlas、瑞芯微 RK 等）的优化经验者优先。 （3）熟悉或了解实时操作系统，具有在资源受限环境下进行算法性能调优和内存/算力管理的实际经验。 （4）熟悉模型部署工具链，如 TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime 或相关移动端/边缘端推理框架。 【项目与素质】 （1）有独立完成算法从研发到嵌入式端落地部署的全流程经验。 （2）具备优秀的分析问题和解决问题能力，能适应跨团队协作。 （3）有工业视觉、机器人、自动驾驶或其他高可靠性嵌入式AI项目经验者优先。 【招聘对象】 高校应届毕业生或社会人员

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