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用智能多维融合感知技术、高端智能装备装配测试一体化技术等方向。

（1）多维智能感知技术

多维智能感知技术赋予机器环境感知能力，技术可以应用于智能机器人、建筑测绘、智能工厂中，通过大量信息的分析与处理，为系统决策与执行提供依据，将会作为智能化的基础，促进各个场景下的智慧化进程，在工业制造、现代服务业中具有巨大的应用前景。

（2）自动化装配与模拟测试技术

团队基于数字感知、智能控制等核心技术开展自动化装配与测试技术应用研究，采用气浮、多维伺服柔性控制技术实现高精度航天微低重力模拟，并可解决高端制造装配中的工艺一致性差、质量稳定性低等问题，应用于各种装备的精密装配、质量检测等环节，推动产业的智能化变革。

招聘岗位：

1、测试岗

岗位职责：负责团队软、硬件的测试；根据科研项目产品设计需求制定测试计划，设计测试数据和测试用例；准确地定位并跟踪问题，推动问题及时合理地解决；利用工具完成对科研项目产品的功能、性能及其它方面的测试；利用软件测试工具跟踪过程数据，验证业务逻辑学科方向为动力工程及工程热物理、航空宇航科学与技术，博士期间研究方向与高超声速动力系统或者飞行器相关者优先。

招聘条件：硕士及以上学历，专业不限制，有实际的测试经验；熟悉操作一种关系型数据库，熟悉linux操作系统的常用命令；有过web测试经验，熟悉一到两种自动化测试工具；熟悉bug跟踪工具，能对软、硬件开发中所有的bug进行跟踪和统计分析；具有良好的交流沟通能力，工作积极主动，有责任心细心，良好的团队合作精神；掌握软件测试理论、测试流程、具备丰富的测试经验；熟练掌握svn、git fddler、postman等相关工具。

招聘人数：1-3

2、算法开发岗

岗位职责：1.算法设计与开发：①设计、开发和优化基于激光雷达的点云处理算法，用于物体检测、分类、分割、跟踪等应用。②使用不同的点云算法（如ICP、RANSAC、DBSCAN等）进行物体识别、重建和特征提取。2.数据处理与分析：①处理并分析激光雷达传感器获取的大规模点云数据，进行数据预处理（如去噪、对齐、滤波等）。②设计和优化点云数据的处理管线，以提高算法的实时性和准确性。3.性能优化：①针对算法的计算复杂度、内存使用、实时性进行优化，确保算法可以高效运行在算力平台或服务器上。②优化点云数据的存储、读取和处理流程，提升大规模数据处理的速度。4.测试与验证：①负责开发算法的测试和验证策略，基于真实场景或模拟数据集对算法进行评估和调优。②使用数据集进行算法性能评估，并撰写相关的技术报告与文档。5.前沿技术跟踪：①跟踪激光雷达与点云处理相关的前沿技术和研究成果，持续提升算法的性能和应用能力。②探索新的点云处理方法和应用场景，推动技术创新。6、系统集成与部署：①将点云算法集成到实际的应用系统中，并进行优化部署，确保算法在不同环境下的稳定运行。②处理与传感器融合相关的问题，如与IMU、相机等传感器数据的同步和融合。

招聘条件：1-3年工作经验，计算机领域，雷达相关工作经验者优先；掌握C++，至少为C++11标准；能使用linux系统, 会使用git；了解多线程,模板，面向对象等核心概念,能根据不同需求完成编码；对常用数据结构和常见设计模式有基本了解；优先考虑:掌握Modbus协议，网络编程，Unix网络编程，PCL点云处理，第三方库接入经验。