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1. 負責ADAS、Parking、城區(qū)/高速NOA場景下的感知算法研發(fā)和工程落地,包括視覺/Lidar融合模型、Occupancy Network 網(wǎng)絡、動/靜態(tài)目標多任務模型等, 2. 探索使用端到端、時序等高效學習算法檢測周圍環(huán)境信息和交通參與者信息,探索云端算法性能上限,同時結合端側算力算子實現(xiàn)量產(chǎn)落地, 3. 掌握數(shù)據(jù)挖掘、標注、訓練、部署及badcase回歸等閉環(huán)鏈路,并伴隨業(yè)務開展持續(xù)優(yōu)化,掌握通過數(shù)據(jù)閉環(huán)持續(xù)迭代模型的能力 職位要求 1. 計算機視覺、模式識別、機器學習、電子信息、機器人等相關專業(yè)的碩士/博士或者同等工作經(jīng)驗, 2. 熟悉主流深度學習算法,精通一/多個領域,包括但不限于 目標檢測、分割、跟蹤、多任務學習、立體視覺等領域, 3. 掌握一種以上的深度學習訓練框架（Pytorch,MXNet,Tensorflow…） 4. 深入了解數(shù)據(jù)結構、算法、代碼優(yōu)化和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理等相關知識,精通 C/C++ 或 Python 編程,有ACM經(jīng)驗者優(yōu)先,5 5. 有自動駕駛感知、融合、預測等量產(chǎn)研發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先, 6. 有計算機視覺、模式識別領域頂會（CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS）或頂刊（TPAMI/IJCV/TIP）作品者優(yōu)先,頂級學術比賽獲獎者或實際工程項目經(jīng)驗者優(yōu)先。