1.衣物材质识别算法研发： 主导洗衣机衣物材质智能识别的视觉算法方案设计与核心算法开发，涵盖天然纤维（棉、麻、丝、毛）、化纤（涤纶、锦纶、氨纶）、混纺面料等多品类材质的高精度分类与识别；
2.多模态感知融合： 探索图像与多源传感器数据（如光谱反射、红外热成像、深度信息、超声波等）的融合方案，提升复杂光照、叠放、遮挡等真实场景下的材质识别鲁棒性；
3.轻量化模型部署： 负责算法模型在洗衣机嵌入式端的轻量化压缩与部署优化（量化、剪枝、蒸馏等），在有限算力条件下实现高精度实时推理；
4.数据集构建与标注体系： 设计衣物材质图像数据采集方案，构建大规模、高质量的材质识别训练数据集，建立精细化标注规范和数据增强策略；

一、基础要求
1.2027届应届毕业生，博士及以上学历；
2. 计算机科学与技术、人工智能、电子信息工程、模式识别与智能系统、光学工程（计算成像方向）等相关专业。

二、技能要求
1.算法能力： 扎实的计算机视觉和深度学习理论基础，熟练掌握CNN/Transformer/扩散模型等主流架构，有图像分类、目标检测、语义分割、细粒度识别等方向的深入研究经验
2.编程能力： 精通Python/C++，熟练使用PyTorch/TensorFlow等框架，具备独立完成算法设计→训练→验证→部署全流程的能力；
3.科研素养： 在顶会或IEEE Transactions等期刊发表过相关论文者优先。

三、素质要求
1.具备良好的逻辑思维、问题定位与解决能力；
2.适应快速迭代，具备强烈的学习意愿、动手能力与自驱精神。