更新于 4月29日
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职位描述
深度学习机器学习图像算法ViTVGGNetK-means算法随机森林SVMCLIP
岗位职责：
1.感知系统架构设计：
- 负责矿山无人驾驶场景下的多传感器融合感知系统设计与迭代；
- 主导激光雷达+摄像头+毫米波雷达多模态融合，构建全局一致的BEV感知表示；
- 引入Occupancy Grid/Semantic OCC表征，支持坑洼、路障、边坡等特殊工况的语义感知。
2.前沿算法研发：
- 引入Transformer/BEV感知网络，实现端到端的3D检测、跟踪与分割；
- 研发时序感知算法（视频感知、序列点云建模），提升动态障碍物和长距离预测能力；
- 探索深度学习+自监督/多任务学习，解决矿区少样本、长尾分布问题；
- 推动端到端感知-预测一体化，为规控提供更强鲁棒性输入。
3.鲁棒性与极端工况适配：
- 针对矿山低能见度（扬尘、雨雪、夜间）、传感器遮挡等场景，设计鲁棒性增强算法；
- 开发多传感器冗余与故障检测机制，保障关键工况下的感知安全；
- 研究 感知-仿真闭环，支持虚拟环境中的极端场景训练与验证。
4.工程化与优化：
- 在 Orin/车规级算力平台上部署感知算法，优化实时性与功耗。
1.感知系统架构设计：
- 负责矿山无人驾驶场景下的多传感器融合感知系统设计与迭代；
- 主导激光雷达+摄像头+毫米波雷达多模态融合，构建全局一致的BEV感知表示；
- 引入Occupancy Grid/Semantic OCC表征，支持坑洼、路障、边坡等特殊工况的语义感知。
2.前沿算法研发：
- 引入Transformer/BEV感知网络，实现端到端的3D检测、跟踪与分割；
- 研发时序感知算法（视频感知、序列点云建模），提升动态障碍物和长距离预测能力；
- 探索深度学习+自监督/多任务学习，解决矿区少样本、长尾分布问题；
- 推动端到端感知-预测一体化，为规控提供更强鲁棒性输入。
3.鲁棒性与极端工况适配：
- 针对矿山低能见度（扬尘、雨雪、夜间）、传感器遮挡等场景，设计鲁棒性增强算法；
- 开发多传感器冗余与故障检测机制，保障关键工况下的感知安全；
- 研究 感知-仿真闭环，支持虚拟环境中的极端场景训练与验证。
4.工程化与优化：
- 在 Orin/车规级算力平台上部署感知算法，优化实时性与功耗。
任职要求：
1.学历要求：计算机、运筹学、应用数学等专业本科及以上学历；
2.行业经验：至少5年以上自动驾驶感知算法研发经验，具备完整项目落地经验；
3.精通3D感知（点云检测/分割/跟踪）、多模态融合（Camera-LiDAR-Radar）；
4.精通BEV/Transformer感知架构，有OCC/语义栅格建模经验；
5.精通Apollo、Autoware或主流感知开源框架；
6.具备跨模块协作能力，能推动感知与预测、规控的深度耦合；
7.有在矿山、港口、干线物流等工业场景无人驾驶感知落地经验优先。
1.学历要求：计算机、运筹学、应用数学等专业本科及以上学历；
2.行业经验：至少5年以上自动驾驶感知算法研发经验，具备完整项目落地经验；
3.精通3D感知（点云检测/分割/跟踪）、多模态融合（Camera-LiDAR-Radar）；
4.精通BEV/Transformer感知架构，有OCC/语义栅格建模经验；
5.精通Apollo、Autoware或主流感知开源框架；
6.具备跨模块协作能力，能推动感知与预测、规控的深度耦合；
7.有在矿山、港口、干线物流等工业场景无人驾驶感知落地经验优先。
工作地点
贾汪区徐州徐工矿业机械有限公司
公司信息
公司介绍
徐工集团前身为1943年创建的华兴铁工厂，1989年组建成立国内行业首家集团公司，是中国工程机械产业奠基者、开创者和引领者，是工程机械行业具有全球竞争力、影响力的千亿级龙头企业。公司主要指标始终稳居中国工程机械行业第1位，连续三年位列世界工程机械行业第3位，连续四年位列“世界品牌500强”。公司业务范围包括工程机械、矿山机械、农业机械、环卫机械、应急救援装备和商用汽车、现代服务业等，产品远销190多个国家和地区，覆盖“一带一路”沿线95%以上的国家和地区，年出口总额和海外收入持续居中国行业第一。
工商信息
企业名称 徐工集团工程机械股份有限公司
企业类型 股份有限公司（上市）
法人代表 杨东升
经营状态 存续
成立时间 1993-12-15
注册资本 117.53亿元
认证资质
营业执照信息
