1.负责感知相关的研发项目的全生命周期流程，包括技术预研，离线算法研发，到最终车端部署交付；
2.设计高效可靠的深度学习模型，保证感知算法在实际应用场景的准确性和可靠性，兼顾长尾和极端情况（如恶劣天气、某个传感器失效等）；
3.参与传感器标定，图像或三维点云中的动静态障碍物检测、多目标跟踪与融合，多传感器/多模态融合、场景理解、离线真值生成等相关感知算法研发；
4.将上述感知算法模型高效部署至公司多个车型产品线（矿卡、拖拉机等）。

任职要求：

1.熟练掌握计算机视觉常见基础算法，如传统数字图像处理、深度卷积神经网络、Transformer或Vision Transformer系列等；
2.至少在以下一种感知任务有丰富的研发经验，包括但不限于：2D或3D动静态障碍物检测与分割、BEV感知、Occupancy感知、多目标跟踪与融合、车道线检测、车端在线局部地图构建、红绿灯检测、三维场景重建、离线真值生成等；
3.熟悉SLAM问题中多传感器融合、地图匹配，闭环检测、图优化等常用算法；
4.掌握至少一种深度学习编程框架，熟练使用Pytorch、TensorFlow等框架，对大模型数据处理和深度网络训练有丰富的实践和调参经验；
5.熟悉Python和CUDA/OpenCL开发，掌握多线程优化方法，熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力。