职责描述
职责描述:
职位描述
1. 负责ADAS、Parking、城区/高速NOA场景下的感知模型研发、优化和工程落地,包括BEV静态模型、Occupancy模型、Sparse4D目标检测模型、预轨迹测模型、端到端模型。
2. 负责纯视觉模型、Lidar模型和中融合模型的迭代和性能优化工作。
3. 负责Camera、Radar、Lidar等多传感器的跟踪、融合算法、重建算法的研发和产品落地。
4. 探索高效模型结构、跟进前沿技术如RL、VLA等,实现新技术到业务的落地验证。
5. 探索基于3DGS的三维重建算法研究与开发,包括动态场景重建、静态重建场景落地等内容。
6. 探索世界模型在自动驾驶场景的落地,包括端到端算法的闭环仿真、强化学习训练等内容。
任职要求:
职位要求
1. 计算机视觉、机器学习、自动化、机器人、数学、图形学或相关专业硕士/博士生
2. 掌握主流模型如Sparse4d、MapTR、Occ3D、DiffusionDrive、SparseDrive、AutoVLA等模型
3. 掌握线性代数、概率论、优化理论,对计算机视觉、多视图几何、SLAM、NERF、3D Gaussian Splatting和生成模型(如Stable Diffusion等)等有较深的认识;
4. 掌握熟悉滤波器(KF、EKF、UKF,PF等)、非线性优化方法及相关算法库的使用
5. 扎实的C/C++编程知识及熟练使用OpenCV/Eigen/G2O/Ceres/Pytorch/Mxnet等库
6. 深入理解 MDP、策略梯度、PPO、GRPO等强化学习优化算法
7. 有实际项目成果或全球AI竞赛获奖经验者优先,实习超过6个月者优先。