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1. 負(fù)責(zé)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(luò)、動/靜態(tài)目標(biāo)多任務(wù)模型等, 2. 探索使用端到端、時序等高效學(xué)習(xí)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(jié)合端側(cè)算力算子實現(xiàn)量產(chǎn)落地, 3. 掌握數(shù)據(jù)挖掘、標(biāo)注、訓(xùn)練、部署及badcase回歸等閉環(huán)鏈路,并伴隨業(yè)務(wù)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(jī)視覺、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、電子信息、機(jī)器人等相關(guān)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(xué)習(xí)算法,精通一/多個領(lǐng)域,包括但不限于 目標(biāo)檢測、分割、跟蹤、多任務(wù)學(xué)習(xí)、立體視覺等領(lǐng)域, 3. 掌握一種以上的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架（Pytorch,MXNet,Tensorflow…） 4. 深入了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法、代碼優(yōu)化和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理等相關(guān)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(yù)測等量產(chǎn)研發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先, 6. 有計算機(jī)視覺、模式識別領(lǐng)域頂會（CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS）或頂刊（TPAMI/IJCV/TIP）作品者優(yōu)先,頂級學(xué)術(shù)比賽獲獎?wù)呋驅(qū)嶋H工程項目經(jīng)驗者優(yōu)先。