计算机视觉科学家 (边缘计算与智能家居)_CR
Job description
About the Team | 关于团队
The Bosch Corporate Research is the central hub for pioneering research and innovation within the Bosch Group. We focus on developing next-generation technologies that shape the future of Bosch’s core business areas, including smart home appliances. Our team works on cutting-edge AI solutions to enhance product intelligence, user experience, and sustainability. We design the "brains" for the next generation of smart home appliances. You will join a dynamic team of AI scientists and engineers dedicated to transforming traditional white goods into intelligent IoT devices.
博世中央研究院是博世集团内进行前沿研究与创新的核心机构。我们致力于开发塑造博世核心业务领域未来的下一代技术，包括智能家电。我们的团队专注于前沿人工智能解决方案，以提升产品智能、用户体验和可持续性。我们致力于为下一代智能家电打造“大脑”。您将加入一个充满活力的 AI 科学家与工程师团队，共同致力于将传统白色家电转化为高度智能化的 IoT 设备。
Key Responsibilities | 主要职责
1) Computer Vision Algorithm R&D | 计算机视觉算法研发
Research, develop, and validate computer vision models for fine-grained recognition in complex real-world conditions.
在复杂真实环境下，研发并验证用于细粒度识别的计算机视觉算法。
Build training and evaluation of pipelines, including data preparation, augmentation, robustness testing, and error analysis.
构建训练与评估流程，包括数据准备、增强策略、鲁棒性测试与误差分析。
2) Edge AI Optimization & Deployment | 端侧 AI 优化与部署
Design lightweight, high-efficiency deep learning models for embedded/edge platforms.
面向嵌入式/端侧平台设计轻量高效的深度学习模型。
Optimize and deploy models using quantization / pruning / distillation, meeting constraints on latency, memory, and power.
通过量化/剪枝/蒸馏等方法优化并部署模型，满足时延、内存、功耗等约束。
Conduct on-device profiling and performance tuning with common inference toolchains.
基于主流推理工具链完成端侧profiling 与性能调优。
3) Multi-sensor Fusion | 多传感器融合
Fuse vision with other sensor modalities (e.g., inertial/vibration, load, spectral) to improve performance and reliability.
融合视觉与其他传感模态（如惯导/振动、载荷、光谱等），提升性能与可靠性。
Design fusion strategies and run ablation studies to quantify sensor contributions and failure modes.
设计融合策略并开展消融分析，量化传感器贡献与失效模式。
4) System Co-design, Innovation & Transfer | 系统共设、创新与转化
Collaborate with hardware and product teams to define camera/optics specifications and overall system architecture.
与硬件及产品团队协作，定义摄像头/光学规格与系统架构。
Scout emerging technologies, generate patents/publications, and transfer research into production-ready solutions.
跟踪前沿技术，产出专利/论文，并推动成果走向可量产方案。
Qualifications
Computer Vision & Deep Learning | 计算机视觉与深度学习
Hands-on experience in at least one of: detection / segmentation / fine-grained classification / texture & material recognition.
至少在以下一项有落地经验：检测 / 分割 / 细粒度分类 / 纹理与材质识别。
Proficient in PyTorch or TensorFlow; capable of training, tuning, evaluation, and reproduction.
精通 PyTorch 或 TensorFlow；具备训练、调参、评估与复现能力。
Solid data & experimentation practice: data cleaning, annotation strategy, augmentation, bias/robustness analysis.
具备数据与实验规范：数据清洗、标注策略、数据增强、偏差与鲁棒性分析。
Embedded/Edge AI Deployment & Optimization | 端侧部署与模型优化
Proven deployment experience on at least one platform: ARM / DSP / NPU.
具备至少一种平台的部署经验：ARM / DSP / NPU。
Familiar with model optimization: quantization (PTQ/QAT), pruning, distillation, mixed precision, structural re-parameterization.
熟悉模型优化：量化（PTQ/QAT）、剪枝、蒸馏、混合精度、结构重参数化。
Experience with at least one inference/compile toolchain: TFLite/TFLite Micro, TensorRT, TVM, ONNX Runtime, vendor NPU SDK.
熟悉至少一种推理/编译工具链：TFLite/TFLite Micro、TensorRT、TVM、ONNX Runtime、厂商 NPU SDK。
Performance engineering: profiling latency/throughput/memory/power, bottleneck analysis (operator-level preferred).
具备性能工程能力：profiling 延迟/吞吐/内存/功耗，并能定位瓶颈（算子级分析优先）。
Multi-sensor Fusion & Signal Processing | 多传感器融合与信号处理
Experience in sensor fusion: Kalman/Particle filtering or multi-modal neural fusion.
有融合经验：卡尔曼/粒子滤波或多模态神经网络融合。
Signal processing capability for time-series/sensor signals: FFT/STFT, time-frequency analysis, statistical features.
具备时序/传感信号处理能力：FFT/STFT、时频分析、统计特征提取。
Engineering & Implementation | 工程实现能力
Strong coding in Python & C/C++, with maintainable engineering practices (modularization, testing, optimization).
扎实的 Python 与 C/C++ 编程能力，具备可维护工程习惯（模块化、测试、优化）。
Familiar with embedded/edge dev & debugging workflow: cross-compiling, logging/tracing, HIL testing.
熟悉端侧开发与调试流程：交叉编译、日志/追踪、硬件在环测试。
Soft Skills | 通用能力
Strong analytical and problem-solving ability; able to drive end-to-end delivery.
出色的分析与问题拆解能力，能推动端到端交付。
Good communication in both English & Chinese (written and verbal) for global collaboration.
良好的中英文沟通能力（书面与口头），适应全球协作。
Preferred Qualifications (Bonus) | 加分项
Deep expertise in texture analysis / material recognition / fine-grained recognition (industrial scenes preferred).
在纹理分析 / 材质识别 / 细粒度识别方面有深入积累（工业场景优先）。
Multi-modal perception experience: fusion of vision + acoustic/vibration/spectral/IMU signals.
多模态感知经验：融合视觉 + 声学/振动/光谱/惯导等信号。
Optical & illumination design: optical path/lighting design, lens selection, imaging system setup & calibration.
光学与照明设计：光路/照明设计、镜头选型、成像系统搭建与标定。
Spectral analysis: spectral sensors, preprocessing & calibration, feature extraction, quantitative/semi-quantitative modeling.
光谱分析：光谱传感器应用、预处理与校准、特征提取、定量/半定量建模。
Camera imaging pipeline knowledge: ISP tuning / image quality optimization (AE/AWB/NR/HDR, etc.).
摄像头成像链路：ISP 调试 / 画质优化（AE/AWB/降噪/HDR 等）。
Publications or high-quality patents in top venues (CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS, etc.).
顶会/顶刊论文或高质量专利产出（CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS 等）。
Experience in home appliances / smart home product development (e.g., washing machines, refrigerators, dishwashers), from algorithm R&D to productization.
具备家电/智能家居产品研发经验（如洗衣机、冰箱、洗碗机等），有从算法研发到工程落地/产品化的经验。
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