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。