Momenta定位算法工程优化实习生

岗位职责： 1. 协助设计和实现多传感器融合的SLAM算法，优化算法在不同环境下的鲁棒性和实时性能。 2. 参与单目和多目VIO系统的研发，实现预积分、零偏估计等核心模块，提升系统准确性和稳定性。 3. 参与感知定位算法在人形机器人上的落地交付, 确保算法性能满足业务需求。 4. 编写技术文档，参与团队内部的技术交流和讨论。

1. 参与移动机器人导航、避障等新技术的预研与落地； 2. 参与传感器/整机标定算法的设计与开发； 3. 负责某一独立算法模块的设计、开发和优化工作。

1. 分析业务多模态模型计算性能瓶颈，资源利用率情况，制定算法或者工程方案，提高模型的计算性能、优化资源利用率。 2. 通过模型压缩蒸馏、高性能算子开发、分布式计算或虚拟化部署等方式，持续优化业务的多模态模型性能和资源利用率。 3. 将模型优化的技术沉淀为可服用的工具链或者平台，支持算法和业务自动化、高效的完成模型优化。 4. 持续调研业界前沿的多模态模型推理性能优化技术，编写清晰的技术文档，分享优化经验，支持团队技术能力的提升。

1.参与AI系统（如机器学习模型、NLP/CV应用、大语言模型等）的质量保障工作，设计并执行测试用例； 2.针对AI模型特性，完成性能测试（如推理速度、资源占用）、效果测试（如准确率、召回率）及稳定性测试（如对抗样本鲁棒性、数据漂移检测）； 3.开发自动化测试脚本，搭建测试工具链，提升AI模型迭代效率； 4.分析测试结果，定位AI模型或数据问题，与算法/工程团队协作优化解决方案； 5.探索AI测试前沿技术（如模型可解释性测试、公平性评估等），推动测试流程标准化； 6.探索AI辅助测试落地测试项目。