职责描述
职责描述:
1. 参与自动驾驶静态环境元素的感知算法研发,包括车道线、道路边界、停止线、人行横道及道路拓扑等。
2. 参与静态感知模型的训练、评测和迭代,协助完成数据处理、实验设计、参数调优及效果分析。
3. 参与感知后处理及矢量化算法开发,包括几何拟合、结果过滤、多帧融合、拓扑关系构建等。
4. 参与云端AutoTag、自动标注和预标注算法建设,协助提升数据生产效率及标注结果质量。
5. 参与自动驾驶数据挖掘工作,包括数据清洗、场景分类、特征检索、相似样本召回、困难样本及长尾场景挖掘。
6. 参与数据闭环建设,协助完成数据分析、模型问题定位、训练数据筛选、效果评测及可视化工具开发。
7. 根据项目需要,参与SLAM建图、轨迹处理、传感器标定及相关算法验证。
8. 完成算法模块的开发、测试和文档整理,协助推动算法在实际业务中的应用。
岗位要求:
1. 计算机、自动化、人工智能、机器人、电子信息、测绘或相关专业本科及以上在读。
2. 具备机器学习、深度学习、计算机视觉、三维几何或机器人学的基础知识。
3. 熟练掌握Python,了解C++,具备良好的编程习惯和算法实现能力。
4. 熟悉PyTorch、TensorFlow等至少一种深度学习框架,具有模型训练或相关课程项目经验。
5. 了解目标检测、图像分割、关键点检测、Transformer、BEV感知或SLAM中的一种或多种技术。
6. 了解数据清洗、特征提取、相似度检索、聚类分析或困难样本挖掘等基本方法。
7. 具备较强的学习能力、逻辑分析能力和责任心,能够主动定位并解决问题。
8. 每周可实习4天及以上,连续实习3个月及以上;能够实习6个月者优先。
福利:
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