工作职责:
1、负责行/泊车场景BEV+Transformer感知模型算法设计和开发工作,包括高速/城区等场景中的动态障碍物、车道线Mapping、通用障碍物Occ/fFS、室内外场景中车位检测等感知模型开发、部署和调优;
2、负责多车型平台的主线感知算法的持续迭代,联合数据生产和数据挖掘,构建高效的数据闭环系统,实现正向的算法设计实现和逆向的问题快速修复解决的闭环链路
3、负责自动驾驶领域大模型等前沿技术研发工作,包括一段式端到端以及下一代采用VLM/VLA架构的自动驾驶方案的预研开发工作;
任职要求:
1、计算机、汽车工业、机器人、电子或相关专业,有规模化量产经验的候选人优先;
2、熟悉当前主流的深度学习算法,包括但不限于BEV感知、无监督训练、,大模型、目标检测、图像分割、多任务学习、多传感融合等领域;
3、熟悉常用的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow、MxNet等,要求至少对其中一种框架较为熟练;
4、至少精通Python或C++编程,熟悉常用的视觉算法库如numpy/opencv等,了解常用的传统图像处理算法;
5、具备针对车载端侧平台部署经验和落地能力,有在中/低算力平台部署过大规模网络经验者优先;
6.具有正确的价值观、内在驱动力:具有较强的学习能力、沟通能力和团队协作能力；
7.能主动解决问题:能够承受较强的工作压力