1. 负责研发自动驾驶系统中的城市NOA场景的视觉3D障碍物检测算法。 2. 优化并完善城市复杂场景的实时性和鲁棒性包括最远距离和测距、朝向等精度，确保在复杂城市环境中的业界领先水平。 3. 对算法进行持续的验证、测试和优化，与测试团队合作，处理真实驾驶场景下的异常情况。 1. 计算机视觉、模式识别、机器学习或相关领域的硕士/博士，具备2年以上自动驾驶相关领域研发经验。 2. 熟悉目标跟踪领域的经典和前沿算法，如cnn-base的3d检测方法、OCC和通用障碍物、BEV方式的3d检测方法、传统基于几何和投射的方法；有顶级学术会议或期刊（如CVPR、ICCV、ECCV、ICRA）的发表记录者优先。 3. 精通至少一种深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch或MXNet，并熟练掌握C++或Python编程。 4. 具有扎实的数学和算法基础，具备良好的分析和解决问题的能力。 5. 能够独立思考，有创新精神，对自动驾驶领域有深厚的兴趣和激情。"
上海海斯坦普中国区研发中心56弄15号
自动驾驶场景深度学习工程师上海NaN算法工程师50-70k15薪
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