感知融合算法工程师-静态要素方向
1. 负责静态要素重建算法开发,可选方向:行泊场景中车道线、路沿线等连续要素重建;行泊场景空中和路面离散要素重建;车辆周围环境模型中逻辑车道的构建,以及离散要素和车道的语义关联 2. 与感知、评测团队协作,将重建场景4D真值应用到大规模评测中 3. 负责静态重建算法相关软件框架、数据结构、计算效率的优化 4. 参与应用软件车规化的工作,满足车载软件开发流程与质量需求 1. 熟练掌握C/C++编程,对数据结构和算法设计有较为深刻的理解…
行车感知算法工程师(动态目标与多模态融合方向)
岗位职责: 负责以下全部或其中之一内容: - 激光与视觉 3D 目标检测 (OD): 负责基于 LiDAR 点云(激光 OD)及视觉的 3D 目标检测算法研发与迭代,提升各类标准及异形障碍物的召回率与 3D 框精度。 - 中远距多模态融合: 按车型配置,推进 Camera-Radar-LiDAR 的中远距前/后融合算法,最大化利用各传感器优势,提升恶劣天气及远距离目标的感知可用率。 - 复杂工况跟踪与 VRU 优化:…
LiDAR感知算法工程师_XC
1.自动驾驶激光/激光视觉融合感知算法的研发 2.在SOTA方法的基础上,针对当前应用场景的关键问题,提出可行有效的解决方案,并进行实验验证提出的方案的可行性。 3.输出算法方案并落地 1.计算机/电子信息工程/数学等相关专业,硕士及以上学历,有顶会论文者更佳 2.熟悉主流的激光/激光视觉融合算法, 如LiDAR检测,分割,配准,多任务/多模态模型, 对经典算法原理理解到位。 3.较强的工程实现能力, 有量产项目的开发和部署经验…
动态感知算法工程师_XC
负责自动驾驶端到端目标检测和跟踪模型研发和工程落地 (纯视觉/中融合) 探索使用新的深度学习方法来检测周围环境信息和交通参与者信息,提升实时感知模型的能力上限; 负责车端机器学习模型的性能评估/耗时优化/硬件友好部署; 通过模型优化和数据驱动等方式负责实车测试过程中问题的解决: 计算机/机器人/统计/自动化等相关专业,硕士及以上学历; 有端到端模型经验,BEV模块算法研发或量产中BEV问题解决经验者优先;…
动态感知算法工程师
视觉BEV检测模型的开发和优化。 激光点云检测模型的模型开发和优化。 开发激光-视觉多模态前融合模型,检测人、车等动态目标检测及 Occupancy 占据网格。 离线场景重建、世界模型开发,为感知模型训练与评测提供高保真 4D 重建数据。 参与端到端自动驾驶的模型开发和强化学习后训练。 跟踪计算机视觉与机器学习领域前沿研究,将最新成果应用于实际项目。 计算机科学、电子工程、自动化或相关领域硕士及以上学历。 精通 C++ 和…
感知模型算法工程师/专家
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…