岗位职责及内容

1.深度学习算法研究

（1）设计并优化基于深度学习的感知算法（如图像分类、目标检测、语义分割、实例分割等），支持摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多模态数据输入；

（2）跟踪行业前沿技术（如 Transformer、自监督学习、轻量化模型），结合实际场景需求进行技术创新与落地。

2.视觉 / 激光通用算法开发

（1）开发视觉感知算法及激光雷达点云处理算法；

（2）优化算法在复杂环境下的鲁棒性，降低计算资源消耗。

3.多传感器数据融合

（1）设计多传感器时间与空间标定方案，实现多源数据同步与融合；

（2）构建融合感知模型，提升目标检测、定位、分类的精度与可靠性。

4.感知目标轨迹预测

（1）开发基于运动模型及深度学习的轨迹预测算法，支持目标动态行为分析；

（2）优化预测算法的实时性，满足自动驾驶、机器人导航等场景的低延迟需求。

5.数据处理与模型训练

（1）构建感知数据预处理流程（如数据清洗、增强、标注），维护训练数据集；

（2）设计模型训练与评估方案，通过仿真平台及实际路测验证算法性能。

6.技术协作与落地

（1）与硬件团队协作完成传感器选型与接口定义，与嵌入式团队配合实现算法硬件加速；

（2）编写技术文档、算法设计报告及 API 接口说明，支持跨部门技术对接与知识共享。

任职资格

1.学历：硕士及以上学历（计算机科学与技术、电子信息工程、自动化、机器人学等相关专业）；优秀本科毕业生需 5 年以上相关经验。

2.专业技能：

（1）精通至少一种深度学习框架，熟悉模型训练、优化及部署流程；

（2）掌握视觉感知算法、多传感器融合算法及轨迹预测模型；

（3）熟练使用 C++/Python 编程，具备良好的代码风格与工程实践经验，熟悉 Linux 开发环境；

（4）熟悉 ROS 架构，具备 ROS 节点开发与调试经验，了解自动驾驶常用工具链（如 Apollo等）；

项目经验，有 3 年以上感知算法研发经验，至少主导过 1 个完整感知项目（如自动驾驶视觉感知系统、机器人多传感器融合方案）；

（5）具备实际场景部署经验，熟悉传感器标定、算法联调、性能优化等流程；

（6）数学基础：扎实的线性代数、概率论与数理统计、微分几何知识，能推导感知算法核心公式。

3.其他能力

（1）良好的英文文献阅读能力，能跟踪国际顶会（CVPR、ICCV等）最新研究成果；

（2）具备较强的问题解决能力、团队协作能力和抗压能力，能适应快速迭代的研发节奏。