主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "感知算法工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "无人机业务部",
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"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"compensation": {
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"degree": "硕士及以上学历",
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"responsibilities": "1. 负责无人机/机器人感知模型的研发、训练与优化，聚焦多传感器融合、目标检测与跟踪、场景理解等方向，探索多模态大模型及端到端感知算法;\n2. 负责训练数据体系建设，包括数据采集、清洗标注、样本构建、难例挖掘及仿真数据生成，持续优化数据质量与模型效果;\n3. 负责视觉及多模态模型的训练、微调、评测与部署优化，提升模型在低光照、动态干扰及开放场景下的鲁棒性和泛化能力;\n4. 推动AI工具在数据处理、模型训练和实验分析等环节的应用，并协同相关团队完成系统集成、联调验证与算法落地。",
"requirements_text": "1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、机电自动化、机器人等相关专业；\n2. 具备良好的数学能力，数学分析，线性代数，概率论等基础数学知识；\n3. 在机器学习和深度学习方面具备扎实的理论基础和工程实现能力，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流框架；\n4. 具备扎实的编程功底，熟练掌握数据结构和算法知识，熟练掌握C++/C/Python；\n5. 熟练运用AI辅助工具（如代码生成、数据分析、模型调优等）进行算法开发与优化；\n6. 具备利用AI技术解决复杂工程问题的能力，并能评估其在实际场景中的有效性与局限性。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
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"数据结构",
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"job_highlights": "团队有丰富的算法/软硬件集成经验，丰富的训练资源和落地场景，无惧挑战，从0到1打造了全球低空物流配送系统。加入后进一步与经验丰富的算法团队共同探索在城市场景中落地人工智能与机器人技术，让科技服务千家万户！"
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"fulltext": "感知算法工程师\n感知算法工程师\n\n基础信息\n工作地点：深圳市 / 北京市\n部门：无人机业务部\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-05-18\n\n岗位职责\n1. 负责无人机/机器人感知模型的研发、训练与优化，聚焦多传感器融合、目标检测与跟踪、场景理解等方向，探索多模态大模型及端到端感知算法;\n2. 负责训练数据体系建设，包括数据采集、清洗标注、样本构建、难例挖掘及仿真数据生成，持续优化数据质量与模型效果;\n3. 负责视觉及多模态模型的训练、微调、评测与部署优化，提升模型在低光照、动态干扰及开放场景下的鲁棒性和泛化能力;\n4. 推动AI工具在数据处理、模型训练和实验分析等环节的应用，并协同相关团队完成系统集成、联调验证与算法落地。\n\n岗位基本要求\n1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、机电自动化、机器人等相关专业；\n2. 具备良好的数学能力，数学分析，线性代数，概率论等基础数学知识；\n3. 在机器学习和深度学习方面具备扎实的理论基础和工程实现能力，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流框架；\n4. 具备扎实的编程功底，熟练掌握数据结构和算法知识，熟练掌握C++/C/Python；\n5. 熟练运用AI辅助工具（如代码生成、数据分析、模型调优等）进行算法开发与优化；\n6. 具备利用AI技术解决复杂工程问题的能力，并能评估其在实际场景中的有效性与局限性。\n\n岗位亮点\n团队有丰富的算法/软硬件集成经验，丰富的训练资源和落地场景，无惧挑战，从0到1打造了全球低空物流配送系统。加入后进一步与经验丰富的算法团队共同探索在城市场景中落地人工智能与机器人技术，让科技服务千家万户！\n1. 负责无人机/机器人感知模型的研发、训练与优化，聚焦多传感器融合、目标检测与跟踪、场景理解等方向，探索多模态大模型及端到端感知算法;\n2. 负责训练数据体系建设，包括数据采集、清洗标注、样本构建、难例挖掘及仿真数据生成，持续优化数据质量与模型效果;\n3. 负责视觉及多模态模型的训练、微调、评测与部署优化，提升模型在低光照、动态干扰及开放场景下的鲁棒性和泛化能力;\n4. 推动AI工具在数据处理、模型训练和实验分析等环节的应用，并协同相关团队完成系统集成、联调验证与算法落地。\n1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、机电自动化、机器人等相关专业；\n2. 具备良好的数学能力，数学分析，线性代数，概率论等基础数学知识；\n3. 在机器学习和深度学习方面具备扎实的理论基础和工程实现能力，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流框架；\n4. 具备扎实的编程功底，熟练掌握数据结构和算法知识，熟练掌握C++/C/Python；\n5. 熟练运用AI辅助工具（如代码生成、数据分析、模型调优等）进行算法开发与优化；\n6. 具备利用AI技术解决复杂工程问题的能力，并能评估其在实际场景中的有效性与局限性。",
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