一、岗位职责 1、算法研发与优化: l 负责自动驾驶环境感知算法开发,包括但不限于目标检测、语义分割、多目标跟踪、3D点云处理、深度估计及多传感器融合算法研发。 l 主导算法工程化落地,完成模型压缩、部署优化(TensorRT/ncnn/MNN等)及嵌入式平台移植。 2、多模态感知融合 l 设计并实现视觉(单目/多目)、激光雷达、毫米波雷达等多传感器数据融合方案,解决时空同步与标定问题。 l 开发动态物体跟踪与行为预测算法,支持决策规划模块需求。 3、技术预研与创新 l 跟踪CVPR/ICCV/ECCV等前沿技术,探索BEV感知、Occupancy Network、自监督学习等新方向。 l 主导数据闭环建设,包括主动学习、自动标注系统开发及高价值场景数据挖掘。 4、跨部门协作与工程落地 l 与规控、定位、硬件团队协作,定义感知模块接口与性能指标,支持项目交付。 l 编写技术文档,参与算法测试、仿真验证及实车调试。 二、任职要求 1、学历: l 计算机、自动化、数学、车辆工程等专业硕士及以上学历,博士优先。 2、经验: l 3-5年以上自动驾驶感知算法开发经验,至少参与1个完整量产项目。 3、技术能力 l 精通深度学习理论,熟悉CNN/Transformer等模型,掌握目标检测(YOLO系列、CenterNet等)、分割(Mask R-CNN、PointNet++)等算法。 l 熟悉SLAM、三维重建、立体视觉等优先。 l 熟练使用PyTorch/TensorFlow,掌握CUDA/TensorRT模型加速部署。 l 精通C++/Python,熟悉Linux/ROS/QNX开发环境。 4、工程能力: l 具备大规模数据处理经验,熟悉KITTI、nuScenes等数据集。 l 掌握OpenCV/PCL/ROS等工具链,了解Autosar车规标准优先。 优先考虑:有卡车自动驾驶行业经验者;了解百度Appollo框架;熟悉毫米波雷达检测方法。