到岗时间：不限
婚况要求：不限
岗位职责
1. 基于 RGB 摄像头、红外热成像仪、激光雷达三光融合数据，研发猪体智能估重、个体识别与计数、环境及健康监控核心算法，落地算法模型并持续优化精度与实时性。
2. 负责激光雷达点云数据的预处理（滤波、去噪、地面分割）、三维重建及体积计算，搭建并迭代体积。
3. 基于深度学习技术开发猪只目标检测、多目标跟踪及 ReID 重识别算法，融合红外、激光雷达数据解决遮挡、低光照等问题。
4. 红外热成像筛查算法，环境反射修正及黑体校准逻辑。
5. 参与算法模型的边缘端部署优化，适配边缘计算硬件环境，同时支持算法模块热插拔与独立升级。
6. 与软件工程师协作，将算法模型封装为可调用接口，配合完成系统联调与测试，根据现场实测数据持续迭代优化算法。
7. 整理算法研发文档、技术方案及测试报告，沉淀算法研发与优化的技术经验。
任职要求
1. 计算机、自动化、人工智能、模式识别等相关专业，本科及以上学历，有 2 年以上计算机视觉、点云处理、深度学习算法研发经验者优先。
2. 精通 Python/C 编程，熟练使用 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架，掌握 OpenCV、PCL 等点云及图像处理库。
3. 熟悉目标检测（YOLO 系列）、多目标跟踪（ByteTrack/DeepSORT）、ReID 重识别等算法，有畜禽养殖或农业计算机视觉项目经验者优先。
4. 具备激光雷达点云预处理、三维重建、体积计算相关经验，熟悉切片法、凸包算法等，能处理复杂场景下的点云遮挡、缺失问题。
5. 了解红外热成像数据处理、音频信号处理（MFCC 特征提取），有体温检测、声音异常识别算法研发经验者优先。
6. 具备良好的数学基础（概率论、线性代数、数值分析），能独立完成算法建模、训练与调优，有实际项目中算法精度优化落地经验。
7. 了解边缘计算环境，有算法模型轻量化、部署优化经验，熟悉 Docker 容器化部署者优先。
8. 具备良好的问题解决能力、沟通协作能力，能适应养殖场景的技术调研与现场调试，有较强的责任心和抗压能力。
求职提醒：求职过程请勿缴纳费用，谨防诈骗！若信息不实请举报。
