车端动态感知算法工程师

职位描述

• 我们正在寻找一位有才华的自动驾驶算法工程师，加入我们的研发团队，负责车端的动态感知模型算法的迭代和优化，包括但不限于
• 时序跟踪 bev 模型
• lidar/radar 前融合 bev 模型
• 时序跟踪 mono 3d 模型

主要职责

设计和开发感知（包括视觉、点云、多传感器融合）深度学习模型，以及非模型类感知算法，并逐步推进端到端模型在 L2 与 L4 产品中的落地。

设计和开发离线的数据自动标注算法。

收集和处理训练深度学习模型所需的数据集，搭建数据闭环体系。

跟踪模型与算法在实车中的表现并处理相关问题。

跟踪最新的感知和深度学习研究进展，将最新技术应用于自动驾驶系统中。

基本要求

计算机科学、电子工程、计算机视觉、人工智能或相关领域的硕士或博士学位。

丰富的深度学习领域的工作经验，精通常用的深度学习框架（如PyTorch）。

在自动驾驶相关的感知算法上，如目标检测与跟踪、车道线识别、在线建图等，有实际的项目经验。

具备良好的动手能力，熟练使用 python 和 c++

优秀的逻辑思维能力和问题分析能力。

加分项

有 BEV 和端到端模型的工作经验。

有模型部署的经验，熟悉 TensorRT，熟悉 int8 量化算法。

有 cuda 编程和优化的经验。

有搭建数据闭环系统的经验。

熟悉自动驾驶的核心传感器（摄像头，毫米波雷达、激光雷达）的特性、原理以及校准算法。