職責概述： 負責智駕城區/高速NOP及泊車場景下基於視覺動態目標物檢測算法的研究和工程化落地 職責描述 1.負責智駕城區/高速NOP 及泊車場景下的動態交通參與者算法
，包括圖像、點雲融合模型
，動靜態目標檢測模型開發
，Occupancy 模型開發等 2.負責通過圖像、點雲等數據，對行人
、車輛、兩輪車、3輪車等其他等動態交通參與者的檢測和追蹤算法的設計、訓練和優化，並梳理相關評測性能指標 3.負責模型在車端的推理優化

， 通過優化網格結構、修改網絡算子、稀疏化等方法降低模型算力需求
，基於目標嵌入式平台達到項目性能要求 4.負責感知算法相關技術文檔的輸出
，跟蹤前沿感知算法研究
，複現及驗證評估其工程化落地的可行性，持續改進已有算法 任職資格 1.全日製大學研究生及以上學曆，計算機科學
、模式識別、機器人、自動化等相關專業背景 2.具有3年及以上智駕感知模型算法開發相關工作經驗，至少具有一個量產落地項目 3.熟悉 Pytorch /Caffe/Tensorflow等至少一種深度學習框架的使用，熟悉常見的檢測
、分割
、深度估計算法，以及自動駕駛相關算法
，包括不限於bev障礙物檢測、occupancy檢測
、車道線檢測、多傳感器融合
，多目標跟蹤等，熟悉BEV多任務以及時序模型算法設計、transformer模型結構、有BEV模塊算法研發或量產中BEV問題解決經驗者優先 4.精通C / python等編程語言，熟練Linux操作係統，熟悉Opencv、Eigen等開源庫，熟悉至少一種智駕嵌入式平台
，有基於地平線J3/J/J6或TDA4開發經驗優先 5.熟悉量化、剪枝、蒸餾等模型輕量級技術者優先 6.熟悉攝像頭動靜態標定、多傳感器聯合標定者優先 7.熟悉座艙DMS、OMS相關算法者優先