工作职责：1.实现AI落地解决工厂实际需求，可能场景类型包括缺陷检测、数据分析、Agent开发等。2.能优化AI算法，修剪模型，具备对DL视觉算法的建模能力。3.协同AI视觉团队，建立具有行业竞争力的锂电池本体及PCM板的外观AI模型库。任职资格：1.熟悉python、机器学习、深度学习、Transformer、LLM微调等技术。2.具备清晰的逻辑思维与总结能力、优秀的学习能力和沟通能力。

必备技能（Must Have） 1️⃣ Python（必须） * 熟悉 Python 基础 * 能开发 REST API（建议使用 FastAPI） * 熟悉 JSON / 数据处理 ⸻ 2️⃣ RAG（检索增强生成）基础 * 理解 document → chunk → embedding → retrieval 流程 * 有向量数据库使用经验（如 FAISS / Chroma） ⸻ 3️⃣ Prompt Engineering * 能设计结构化 Prompt * 能限制 AI 输出格式（如 JSON / 参数范围） ⸻ 4️⃣ 数据结构能力（非常重要） * 能设计 schema（domain / tag / constraint） * 能将工程资料结构化 ⸻ 5️⃣ 基本系统理解能力 * 理解 API / backend / basic system flow * 能与硬件 / 软件工程师沟通

岗位职责： 1. 自动化设备上位机系统优化 2. 自动化设备调试 3. cnc自动编程算法开发 4. 三菱cnc的plc程序改进 任职要求: 1. 熟悉c#和winform框架，具有上位机系统开发经验。 2. 熟悉正运动或其他品牌的运动控制卡，且具有自动化设备调试经验。 3. 具有plc程序开发经验，熟悉三菱plc，能够阅读并理解大型plc程序， 4. 了解cnc操机基本知识，了解cnc编程原理。 5. 具备良好的数理知识，思维活跃，善于沟通。

岗位职责： 1、AI Agent架构研发：ReAct推理框架、MCP协议适配、Agent技能编排； 2、工业 RAG系统、Agent长短期记忆模块开发； 3、制造业工艺知识图谱构建； 4、工业大模型的领域微调与能力对齐； 任职要求： 1、计算机/人工智能/数学相关专业，一本/211/985学历，二本及以下勿扰； 2、熟悉 LLM、RAG、Agent 相关技术，有相关项目经验； 3、有大模型微调、知识图谱开发经验者优先。

岗位定位： 工厂数字化转型和AI应用方向。负责将人工智能技术与家具制造场景深度融合，从沙发设计渲染、原材料需求预测、订单智能排产到质量检测，用AI重构工厂的生产流程，降本增效。 岗位职责 作为我司首位AI应用工程师，负责以下核心场景的落地： 1. 智能设计辅助与虚拟打样（降低成本） 主导引入和优化AI渲染工具，通过Stable Diffusion/Midjourney/Sora等AIGC技术，根据设计草图快速生成高保真产品效果图或者音视频。 目标是减少物理打样次数，缩短新品开发周期，降低研发成本。 2. 需求预测与智慧采购（优化库存） 基于历史出货订单、季节性因素及市场趋势，利用时间序列分析、机器学习（LSTM/Transformer等）算法构建销量预测模型。 根据预测结果，制定科学的分批次原材料采购计划，在保证生产供应的同时，降低原材料库存积压，提高资金周转率。 3. 生产计划与AI排产（提升效率） 对接现有ERP/MES系统，获取订单、设备、人员、物料等实时数据。 开发或引入智能排产算法，综合考虑交期、设备状态、工艺约束等因素，自动生成最优的生产作业计划，提升综合效率。 4. 工业视觉质检（保障质量） 探索并落地AI视觉检测方案，针对板材木方缺陷、外观缝线工艺和一致性等关键质检环节，训练深度学习模型。 替代传统人眼质检，实现24小时不间断、标准化的高精度检测，降低客诉率。 任职要求： 教育背景： 计算机、自动化、工业工程、应用数学等相关专业，本科及以上学历。 编程能力： 扎实的Python编程基础，熟悉常用的AI框架（如PyTorch, TensorFlow）和数据处理库（Pandas, NumPy）。 行业经验（关键）： 2年以上家具制造或相关离散制造行业的信息化、数字化工作经验。 ERP融合经验： 必须有家具行业ERP的实施、开发或数据对接经验。 熟悉ERP数据结构，能读懂数据表逻辑。 专业技能： AI渲染： 熟悉AIGC工具链，有ControlNet等插件使用及模型微调经验者优先。 预测算法： 熟悉时间序列预测模型，有实际销量预测项目落地经验（需要有落地的算法案例）。 排产算法： 了解运筹优化算法（遗传算法、粒子群算法等）或启发式算法在排产中的应用。 视觉检测： 了解图像分类、目标检测（YOLO系列）算法，有工业质检项目经验者优先。 软性素质： 业务理解力： 愿意深入车间，理解工厂生产工序的全流程，不纸上谈兵。 落地能力： 比起发论文，我们更希望能将模型部署到实际生产环境中，让部门之间工作效率大幅提升。 有从0到1搭建小型数据中台或数据仓库经验更好。 具体薪资面议

核心职责： 1.基于ROS2框架开发机器人核心功能（节点通信/DDS配置/生命周期管理）。 2.设计运动控制算法（运动学/传感器融合/LiDAR-IMU-摄像头）及路径规划/SLAM 方案。 3.优化强化学习（RL）训练流程，开发多模态决策系统。 硬性要求： 1.精通C++与Python，具备算法工程化落地能力。 2.深入掌握ROS2及机器人学理论（控制/规划/感知）。 3.熟悉 Linux 开发环境及编译工具链（Colcon/CMake）。 4.学历：本科及研究生以上（计算机/控制工程等），要求毕业于浙江大学、南京大学、上海交通大学（优先考虑），华南理工、深圳大学等985、211学院，以项目成果为考核核心，能力突出者不受学历限制。 优先条件： 1.有导航（Nav2）、运动控制（MoveIt2）或 Gazebo 仿真开发经验。 2.参与过自动驾驶技术迁移至机器人视觉系统的项目。 3.熟悉Docker容器化及CI/CD流水线。 工作地点：广东东莞或江苏常州均可

岗位职责： 1、负责将 AI 大模型、计算机视觉、NLP 等人工智能能力落地到业务场景，基于开源 / 商用模型做应用层开发、微调、集成与部署；对接业务需求，设计 AI 解决方案，完成模型调用、数据处理、应用开发、效果调优，保障 AI 应用稳定上线与迭代，支撑公司业务智能化升级。 2、负责面向制造业场景的AI智能体（AI Agent）整体方案设计、开发、调试与落地。 3、基于大模型，结合工具调用、任务规划等能力，开发对接MES、ERP、WMS、机器视觉等工厂IT/OT体系。 4、构建企业知识库，对设备手册、工艺SOP、质检标准、开发资料等文档做OCR、结构化、向量化入库，持续优化知识库问答效果。 岗位要求： 1、大专及以上，计算机、人工智能、自动化等相关专业。 2、有AI应用开发经验，至少1年制造业或工业互联网相关项目经验；有AI Agent、RAG知识库、大模型微调落地经验者优先。 3、熟悉主流大模型API调用与微调， 4、精通Python，熟悉向量数据库（Milvus、Chroma等）及OCR、文档解析工具； 5、了解MES、ERP、WMS等工厂IT系统及机器视觉、PLC等OT体系集成方式； 6、具备业务理解与需求转化能力，良好的跨部门沟通协作能力，自驱力强。

岗位职责： 1、负责UWB超宽带定位算法、载体姿态感知算法的研发、优化与迭代，涵盖TOF、TDOA、AOA等主流UWB定位算法。 2、负责多源传感器数据融合算法开发，解决定位漂移、姿态抖动、遮挡失锁、动态运动场景定位偏差等行业痛点。 3、搭建算法仿真、验证与测试体系，通过MATLAB、Python等工具完成算法建模、仿真验证，输出算法设计文档、仿真报告以及方案落地。 4、配合嵌入式软硬件团队完成算法移植、落地调试，针对嵌入式MCU、ARM等硬件平台进行算法轻量化、算力优化。 5、跟进UWB定位、姿态感知领域新技术、新方案，结合产品场景（室内定位、穿戴设备、机器人、工业载体姿态监测等）完成技术落地与产品功能迭代。 6、配合产品、测试团队定位算法相关问题，完成问题复盘、算法优化升级，持续提升产品定位精度、姿态响应速度与环境适应性。 任职要求： 1、全日制统招本科及以上学历，自动化、电子信息、通信工程、测控技术、导航制导与控制、计算机等相关专业； 2、3年以上算法工作经验，有定位、姿态感知、惯性导航相关算法研发经验优先； 3、精通UWB定位核心原理，熟练掌握TOF、TDOA、AOA定位算法，熟悉UWB测距、时钟同步、误差校准、 NLOS（非视距）误差抑制优化方法。

岗位职责: 1、负责相机标定算法的研发与调试，完成内参标定、外参标定等核心模块的设计与工程落地。 2、对接硬件团队，解决标定算法与摄像头硬件的兼容性问题，排查并修复标定精度不达标等异常。 3、对标定算法进行性能优化，提升标定速度、鲁棒性与批量场景下的稳定性，适配产线节拍与量产要求。 4、跟进产线标定全流程，为量产标定方案的落地、调试及故障排查提供技术支撑，保障标定良率达标。 5、快速响应并闭环产线标定故障，输出问题排查报告与优化方案，推动标定工艺持续改进。 6、沉淀标定算法经验与工程方法，撰写技术文档与操作手册，参与团队技术复盘与知识分享。 任职要求: 1、硕士及以上学历，计算机、电子信息、自动化、数学、人工智能等相关专业。 2、1-3年标定算法开发经验，精通C/C++/Python，熟悉OpenCV、Eigen等开源库，具备良好的工程化代码能力; 3、扎实的数学基础，熟悉多视图几何、计算机视觉、数字图像处理，掌握常见特征提取、立体匹配及深度图后处理算法。 4、有摄像头产线标定经验，深入理解内参/外参标定原理；有独立负责产线标定算法开发、调试及量产适配的能力。 5、具备跨团队协同能力与良好的沟通习惯，能快速响应联调需求，独立推动标定问题解决。

图像算法的岗位职责: 1.负责在结果算法运行的硬件架构完成实现在光谱/激光类传感器中图像处理与识别相关核心算法方案设计、代码开发实现与算法优化； 2.负责传感器相机标定与图像增强、噪声抑制、识别及数据校准、标定算法工程化与调试； 3.负责与硬件平台算法对比，测试，提高算法的鲁棒性，精准度; 4.协助硬件团队进行系统功能实现和优化，确保算法性能满足产品实时性要求; 5. 编写相关技术文档，包括算法设计与迭代说明、测试报告和用户手册等； 任职要求: 1.硕士及以上学历，计算机、电子信息、光学工程、信号与系统、数学等相关专业; 5年以上图像处理算法开发经验，扎实的图像处理理论与数学基础; 2. 能熟练运用 Matlab/Python/C++进行算法设计和开发，熟悉图像处理流程与逻辑，精通相机校准标定、图像处理、图像识别等内容、特别是在光谱图像、3D激光相机、闪测仪、双目系统等方面的图像处理， 3.熟悉OpenCV或者halcon软件，能够使用上述软件进行相机图像校正。 4.具有在光学测量、光谱检测、3D激光传感器、闪测仪等相关产品研发经验，熟悉常见的光学/光谱测量方法(如共焦、干涉、OCT、双目、结构光等); 具有3D测量中图像处理、识别算法开发的相关经验优先;有上述行业完整项目经验的优先； 5.了解图像处理、图像识别、相机标定校准基本理论，能够结合硬件架构的进行图像标定、滤波与识别等算法的开发与验证; 6.较强的数学建模能力，代码实现效率和调试分析能力； 7.良好的团队协作能力，能够与硬件、软件团队紧密配合，完成跨部门协作任务。 加分项: 1.有基于3D激光轮廓仪、光谱图像算法优化经验; 2.熟悉光谱共焦传感器、3D激光传感器等相关理论知识; 3.发表过高质量的学术论文；

工作职责： 1、负责AI技术在制造场景中的落地应用； 2、开发及优化AI模型，包括视觉检测、数据预测、异常识别等； 3、推动AI与MES、设备、运营系统的数据融合； 4、建立生产数据分析模型，提高质量、效率及预测能力； 5、参与智能工厂、AI中台、异常感知系统等项目建设； 6、跟踪行业AI技术趋势，推动新技术导入； 7、输出AI应用方案及实施标准。 任职资格： 1、本科及以上学历，人工智能、计算机、自动化、数据科学等相关专业； 2、熟悉机器学习、深度学习相关算法； 3、熟悉Python、PyTorch、TensorFlow等开发框架； 4、有工业AI、机器视觉、智能制造项目经验优先； 5、具备较强的数据分析与逻辑思维能力； 6、具备良好的业务理解与落地能力。

岗位职责 统筹公司整体信息化规划与数字化转型落地，搭建适配印刷包装行业的数字化管理体系； 梳理采购、生产、仓储、业务、财务全链路流程，输出标准化业务、数据、管理规范； 主导 MAXSYS 全印系统对接过渡，规划自研信息化平台，迭代替换现有老旧 ERP； 负责排产、委外、计件、库存、成本核算、报价、数据统计等核心业务模块开发优化； 独立完成系统架构、数据库设计、开发实施与版本迭代，统筹服务器、网络等 IT 基础设施运维； 搭建经营数据分析体系与管理驾驶舱，联动各部门挖掘业务数据，支撑管理层经营决策； 对接各业务部门收集需求，统筹信息化全项目推进、落地、培训与持续优化。 任职要求 1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、电子信息、自动化等相关专业优先: 2.具备1-3年AI模型部署、AI应用开发、GPU计算或相关工作经验; 3 年及以上制造行业信息化建设经验，有印刷包装行业 MAXSYS / 印刷 ERP 实施开发经验优先； 精通制造全业务流程：报价 - 接单 - 排产 - 生产 - 委外 - 仓储 - 出货 - 财务成本闭环； 全栈开发能力，熟练 C#/.NET+SQL Server/Vue 或 Java SpringBoot+MySQL/Vue 任一技术栈； 具备独立架构设计、数据库建模、多系统集成能力，有 ERP/MES/WMS 搭建实施经验加分； 掌握服务器、局域网、软硬件基础运维； 擅长业务需求拆解，可独立输出信息化解决方案，具备完整项目操盘、跨部门协调落地能力。

岗位职责： 1、善于将模糊的业务需求，转化为清晰的数学和算法问题，务实高效地解决方案。 2、主导或协同数据团队进行数据探查，清洗，标注体系设计，构建模型训练与评估数据集。 3、完成模型训练，验证，大规模超参数调优及多模型融合，持续迭代升级核心指标。 4、将算法经验沉淀为技术文档，专利，或可复用的组件/平台能力，对团队进行技术分享，提升算法水平。 5、与项目团队协作，高效部署与上线，保障线上服务的稳定性与性能，快速协作项目落地 6、AI算法工程师，输出并维护一份“数字BOM”，即，数据，代码，模型，配置，文档全套清单。 岗位要求：， 1、大专及以上学历，计算机，人工智能，机电一体化等相关专业，3~5年以上推动算法研发完整的项目落地经验，从问题定义，数据探查，算法选型与调优，离线实践，在线AB测试，到最终业务指标提升过程。 2、熟悉非标设备自动化及相关生产工艺流程， 3、精通机器学习经典算法（LR,SVM,GBDT等）和深度学习理论（CNN,RNN,GAN等），熟悉常用数据库（NUMPY,PANDAS等）掌握至少一个深度学习框架。 4、掌握LINUX开发环境，熟练使用GIT，能编写，可维护，可测试，高性能的算法代码。 5、具备良好的沟通与协调能力，工作敬业，刻苦耐劳，服从安排并具备良好的团队精神。

工作职责 1. 场景化AI方案落地 - 聚焦精密压铸、机加工环节，开发视觉质检算法（如铸件缺陷检测、尺寸精度校验），替代人工检测，提升检测准确率与效率。 - 基于设备传感器数据与生产日志，构建时序预测模型，实现压铸机、CNC等设备的故障预警与预测性维护，减少停机时间。 - 结合ERP/MES/APS系统数据，优化生产排产与调度算法，平衡产能、交期与成本，适配“三精三百”管理要求。 2. 数据处理与模型开发 - 对接生产、质检、设备等数据源，完成数据采集、清洗、标注与特征工程，搭建工业级训练数据集，解决数据孤岛问题。 - 选用适配工业场景的机器学习/深度学习算法（如CNN用于视觉质检、LSTM/Transformer用于时序预测），完成模型设计、训练、调参与优化。 - 针对产线边缘算力限制，开展模型轻量化（量化、剪枝），确保模型推理速度与精度平衡。 3. 工程化部署与系统集成 - 采用Docker等工具封装模型，通过FastAPI搭建推理服务，实现与MES、QMS等现有信息化系统的集成对接。 - 完成AI方案在产线的试点与推广，配合生产、质检团队完成上线测试与效果验证。 4. 技术迭代与知识沉淀 - 跟踪工业AI、大模型、机器视觉等领域新技术，探索在精密制造场景的创新应用（如小样本学习解决工业数据稀缺问题）。 - 编写技术文档、部署手册，沉淀AI落地方法论，推动跨部门技术交流。 5、负责AI Agent核心架构设计与开发，不断优化和提升大模型Agent的技术框架，构建高可用、低延时的分布式系统 任职要求 1. 学历与专业：本科及以上学历，计算机科学、自动化、数据科学、电子信息等相关专业；硕士学历或有精密制造/压铸行业AI落地经验者优先。 2. 核心硬技能 - 编程基础：精通Python，熟悉NumPy、Pandas、Scikit-learn等工具；了解C++者优先（适配边缘端开发）。 - 框架与算法：熟练掌握PyTorch/TensorFlow至少一种深度学习框架；精通计算机视觉（目标检测/分割）、时序预测算法，有工业场景模型优化经验。 - 工程化能力：熟悉Docker容器化技术、FastAPI推理服务搭建；了解MLOps基础流程，具备模型监控与迭代能力。 - 行业适配：熟悉工业协议（Modbus/OPC UA）或MES/ERP系统数据对接经验者优先；了解精密压铸、机加工工艺或工业质检流程者加分。 3. 素质要求 - 具备较强的问题拆解能力，能将“无披锋、一次做准”等工艺要求转化为AI技术方案。 - 跨部门协作能力强，能高效对接生产、质检、IT团队，推动项目落地。 - 学习能力与抗压能力突出，适应制造业快速交付与持续优化的业务需求。 - 认同公司“以人为本、以质取胜”的经营理念，具备创新意识与工匠精神。 加分项 - 有精密制造行业AI质检、设备预测性维护、智能排产等项目落地经验。 - 掌握模型轻量化技术（TensorRT/ONNX）或边缘端（ARM/NPU）部署经验。 - 拥有AI相关专利、竞赛获奖或开源项目贡献者。 - 熟悉工业视觉检测设备（如三维扫描测量仪）数据处理流程。

岗位职责: 1、负责AI领域的产品开发； 2、负责AI算法及产品系统的设计和实现； 3、负责产品的集成和调测，以及各类工具链的开发； 4、负责对外洞察AI领域最新趋势并配套开发或更新产品。 岗位要求： 1、计算机或人工智能相关专业，具备一个及以上大型实际软件项目经验，独立承担过关键子模块的开发工作； 2、熟练运用至少一门编程语言（C,C++ /Java /Python/Rust等）； 3、熟悉目前市场上多个AI平台，开源的平台有实际开发经验，熟Tensorflow/scikit-learn/xgboost/Caffe/MindSpore/pytorch等主流深度学习框架的使用,有AI算法开发及应用经验者优先； 4、深入理解计算机系统架构与操作系统，熟练掌握异构计算平台原理和典型硬件加速器的使用方法，熟练运用开发编程和底层调试，熟悉Linux/ROS； 5、熟悉市场上主流的AI应用，语音对话及常用C3,S3模块或相关IC的应用，深度神经网络、计算机视觉、机器人导航定位、运动规划、机器学习算法和知识图谱等至少熟悉一种，能够针对算法特点与芯片硬件特点设计最佳算法实现方式并优化部署或者有数据分析、挖掘、建模等背景； 6、了解编程规范/惯用法/设计模式，掌握OOD/业界常用框架优先。

岗位职责： 1、负责AI算法研发与优化，深入探索大语言模型（LLM）及Transformer架构的应用； 2、开发基于Python的AI解决方案，并在Linux环境下进行部署与调试； 3、参与AI智能体核心架构的设计与实现，推动产品智能化升级； 4、结合公司电子产品（如电子玩具）进行创新算法应用研究； 5、协助团队完成技术难题攻关，撰写相关技术文档； 6、跟踪前沿AI技术动态，并将其转化为实际生产力； 任职要求： 1、扎实的Python编程能力，熟悉Linux开发环境； 2、深入理解Transformer架构及大语言模型（LLM）的工作原理； 3、熟悉AI智能体的核心架构，具备良好的算法基础； 4、对电子、半导体或集成电路行业有浓厚兴趣，学习能力强； 5、具备良好的团队协作精神和沟通能力；

岗位职责 1. 工业AI视觉算法研发 负责2D/3D工业场景下的AI算法设计与开发，覆盖四大核心方向： o外观检测：表面缺陷（划痕、脏污、崩边等）的检测与分割 o尺寸检测：基于亚像素边缘/点云的精密尺寸测量与公差判定 o定位引导：工件6D位姿估计、抓取点计算、装配引导 o识别：OCR字符识别、一维/二维码读取、零件分类与追溯 针对工业数据"小样本、高噪声、类别不平衡"的特点，设计数据增强、主动学习、迁移学习等策略 2. 深度学习模型开发 基于 PyTorch 框架，进行目标检测（YOLO系列、DETR等）、实例分割（Mask R-CNN、SOLO等）、分类模型的训练、调优与迭代 探索视觉大模型（SAM、YOLO-World、Grounding DINO等）在工业零样本/少样本场景的落地应用 构建工业级数据标注规范与Pipeline，推动自动标注、难例挖掘与数据闭环 3. 3D视觉与6D位姿估计 基于点云库（PCL / Open3D）进行3D数据预处理：滤波、下采样、法向量估计、分割与配准（ICP、NDT等） 开发或改进6D位姿估计算法（如PVNet、DenseFusion、GDR-Net、ZebraPose等），解决无纹理、高反光、堆叠、遮挡等复杂工业物体的位姿估计问题 处理多视角点云拼接、3D模板匹配、点云与RGB融合（RGB-D）等任务 4. 视觉与机器人融合 主导手眼标定算法的实现与精度优化（Eye-in-Hand / Eye-to-Hand），包括九点法、平面标定、3D空间标定等 开发视觉引导完整链路：图像采集 → AI推理 → 位姿解算 → 机器人坐标系映射 → 执行反馈 通过 Socket / TCP-IP / Modbus 等协议与工业机器人控制器（ABB、KUKA、Fanuc、UR、埃斯顿、节卡等）进行实时通信联调 处理机器人运动学基础问题：DH参数、齐次变换矩阵、旋转矩阵/四元数/欧拉角转换、奇异点规避 5. 算法工程化与软件部署 使用 C++（C++11及以上）​ 将算法模块化、软件化，保证实时性与稳定性 基于 TensorRT / ONNX Runtime / OpenVINO​ 实现深度学习模型的高性能推理部署 开发视觉算法上位机软件（Qt / MFC / Python GUI）或 ROS / ROS2 节点，提供标准化接口供系统调用 编写算法设计文档、接口文档、测试报告 任职要求 1、学历与经验 本科及以上学历，硕士优先；计算机科学、人工智能、自动化、电子工程、应用数学等相关专业 3年以上工业视觉AI算法开发经验，其中至少1年以上视觉与机器人融合项目经验 有从0到1的完整工业落地项目（方案 → 开发 → 现场调试 → 量产交付）优先 2、AI算法能力（2D） 扎实的传统CV基础（OpenCV / Halcon）：图像滤波、边缘检测、形态学、几何变换、相机标定与畸变校正 精通深度学习，熟练掌握 PyTorch，深入理解 CNN / Transformer 架构 熟悉主流检测/分割/分类算法原理与源码，能根据工业场景进行模型改进与轻量化 有 OCR 算法（CRNN、Attention-based、PP-OCR等）或条码识别落地经验 3、3D视觉能力 熟练使用 PCL / Open3D，掌握点云滤波、分割、配准、测量 了解3D传感器原理（线激光、结构光、ToF、双目），有实际点云数据调优经验 有 6D位姿估计​ 或 3D目标检测​ 算法开发经验（BOP竞赛相关经验极大加分） 4、机器人融合能力 深入理解手眼标定数学原理，能独立编写标定程序并完成现场标定 熟悉机器人坐标系变换链（相机→末端→基座→世界），能排查标定误差来源 熟悉至少2个主流机器人品牌的通信协议与编程接口 5、软件工程能力 精通 C++，掌握多线程、STL、智能指针、内存管理，有大型项目架构经验 熟练 Python，用于算法原型验证与训练脚本开发 熟悉 TensorRT / ONNX​ 模型部署流程，有 CUDA 编程经验者优先 熟悉 Git / CMake / Docker​ 等工程工具 有 ROS / ROS2​ 开发经验优先 6、综合素质 强烈的工程落地意识：追求"够用、稳定、可维护" 能深入工业现场排查问题（反光干扰、节拍压力、环境光变化等），接受短期出差 良好的技术文档撰写与跨团队（光学、机械、电气）协作能力 优先加分项 有 SAM / Diffusion / VLM 等大模型在工业视觉场景的微调或应用经验； 熟悉视觉+力觉+激光雷达等多传感器融合的机器人操作； 有 NVIDIA Jetson Orin / Xavier 上的 TensorRT 部署与优化经验； 有高质量开源项目或参与知名视觉算法库贡献

核心职责 MCU 韧体开发： 高阶微处理器（MCU）架构设计与程序撰写。 无线与通讯协定： 开发 USB HID、2.4GHz 私有协议及低功耗蓝牙（BLE） 极致效能调校： 处理高达 4000Hz / 8000Hz 的超高回报率，将鼠标点击与移动延迟降到最低。 传感器与功耗最佳化： 整合鼠标光学传感器，并设计高效省电算法以延长电池续航力。 跨团队协作： 配合硬件工程师进行电路除错（Debugging），并支援 OTA 韧体更新。 必备条件 专业：电子、电机、资工相关科系。 核心语言： 精通 C / C++（具备扎实的指标与资料结构能力）。 芯片与规格： 熟悉 ARM Cortex-M 系列（如 Nordic, STM32 等）与 USB HID 规范。 硬件除错： 看得懂电路图，能操作逻辑分析仪、示波器等基本仪器。 加分条件 具备 Nordic (nRF52/nRF54) 芯片开发经验。 具备无线跳频（FHSS）算法开发经验。 有电竞鼠标相关开发经验（如按键防抖、轨迹抖动最佳化、PixArt 传感器调校）。 熟悉 Git 版本控制。

岗位职责 1. 机器视觉基础：成像光学、镜头选型、光源打光方案、图像噪声抑制、相机成像模型 2. 图像算法：边缘检测、轮廓提取、亚像素拟合、液滴轮廓识别、Young-Laplace方程拟合算法 3. 接触角计算模型：切线法、圆拟合、椭圆拟合、Young-Laplace拟合；前进角/后退角、滚动角算法 4. 光学测量误差机理：折射畸变、反光、阴影、样品不平整带来的系统误差 5. 标定算法：像素标定、畸变校正、温度对折射率影响补偿 6. 软件架构：图像采集线程、实时分析、数据拟合、报表输出 任职要求 1. 接触角测量设备完整算法方案落地，区分静态/动态接触角测试场景 2. 解决高反光晶圆、粗糙表面、透明样品成像难点 3. 算法鲁棒性优化：气泡、污渍、液滴偏心、挥发干扰下稳定识别 4. 算法精度标定、设备计量校准方案制定 5. 多工位自动测量、自动滴液联动视觉闭环控制开发

岗位职责 1. 非接触测温原理（高温计、红外测温），测温干扰补偿 2. 多分区独立功率闭环控制；多输入多输出耦合解耦算法 3. 自适应PID、前馈控制；升降温斜坡规划 4. 分区耦合扰动抑制；稳态均温、动态升降温均温控制逻辑 5. 测温漂移、辐射干扰补偿算法；异常测温故障识别 任职要求 1. 多灯区RTP分区控温固件算法开发调试 2. 实现高速升降温同时保证整片晶圆温度均匀 3. 建立温度标定、温度修正模型 4. 开发工艺配方系统，支持恒温、脉冲退火、快速尖峰退火