术战略规划主导物流场景下的视觉算法技术路线（如：动态货物识别、托盘姿态估计、月台环境感知、人机协同避障等）。
制定3D视觉（RGB-D/点云）、多目立体视觉、语义SLAM等方向的中长期研发规划。
团队管理与赋能
配合管理和领导算法团队（含算法工程师、研究员），负责人才梯队建设与技术培训 主导技术评审与代码规范，确保工业级代码质量与算法鲁棒性。关键技术攻坚 解决物流场景核心挑战：光照变化、遮挡货物识别、高速运动姿态估计、多目标实时跟踪（如叉臂与托盘的协同定位）。主导传感器选型与融合方案（相机/LiDAR/IMU），优化硬件-算法协同效率。跨部门协同与机械控制、嵌入式系统、测试验证团队紧密协作，确保算法在真实装卸场景的落地稳定性。
主导客户现场问题复现与技术攻关，提供算法层解决方案。
技术生态建设
跟踪CVPR/ICRA/IROS等前沿会议，推动创新技术工业化落地。
建立物流视觉算法评测体系与数据集标准。
任职要求
硬性条件
学历： 计算机视觉/机器人/自动化相关专业硕士及以上，博士优先。
5年以上计算机视觉算法研发经验，2年以上团队管理经验。
必备领域经验： 物流自动化、移动机器人（AGV/AMR）、工业检测中至少一项。
技术栈：
精通深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）及模型优化（TensorRT/OpenVINO）。
精通C++/Python，熟悉ROS/ROS2开发环境。
具备3D视觉（PCL/Open3D）、多视图几何、运动估计等实战项目经验。
行业认知： 熟悉物流装卸车作业流程（如叉车取放货、月台装卸、集装箱识别等等）。
软性能力
工程化思维： 能将论文算法转化为高可靠性产品代码（MTBF > 1000小时）。
场景洞察力： 快速理解装卸场景痛点（如雨雾环境、反光货物、非标托盘）。
管理能力： 具备技术路线决策力与跨团队资源协调能力。
优先考虑
有物流自动化头部企业（如海康机器人、极智嘉、Quicktron）工作经历。
发表过机器人视觉顶会论文（ICRA/IROS/RAL）或相关专利。
熟悉嵌入式视觉系统开发（Jetson平台/FPGA加速）。