工作职责： 1.负责自动驾驶多传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）感知融合算法研发，搞定目标检测、跟踪、分割等任务，确保“看得清、认的准”，不允许“传感器各自为政”； 2.优化感知算法在复杂场景下的鲁棒性，比如暴雨、大雾、强光逆光等恶劣天气，以及隧道出入口、地下车库等弱光环境，杜绝“感知失效”； 3.参与感知模型的轻量化与车端部署，在保证精度的前提下降低计算资源占用，让算法在嵌入式平台（如Orin、地平线J6）上“跑得快、不卡顿”； 4.跟进感知数据闭环，与数据团队协作挖掘badcase，比如“远处小目标漏检”、“遮挡目标误判”、“障碍物抖动”，推动模型迭代优化。 任职要求： 1.计算机视觉、机器学习、人工智能等相关专业硕士及以上学历，2年以上自动驾驶感知算法经验，仅参与过单模态的”玩家”，请参看2； 2.精通CNN、Transformer等深度学习架构，熟悉3D目标检测（如PointPillars、VoxelNet）、BEV感知（如BEVFusion, Sparse系列）、Occupancy感知等算法，能对着论文复现核心模块； 3.熟练掌握Python/C++，能玩转PyTorch/TensorFlow，熟悉PCL、OpenCV、Eigen等库，会用卡尔曼滤波、粒子滤波等做传感器融合，代码调试能力强； 4.加分项1：了解传感器标定、时空同步技术，能解决“摄像头与激光雷达数据不同步”“标定参数漂移”等问题，对感知精度有“强迫症级”要求； 5.加分项2：能清晰解释“激光雷达点云稀疏区域的目标检测难点”，并提出优化方案； 6.加分项3：有感知算法量产部署经验，熟悉TensorRT、ONNX Runtime等推理框架，能搞定模型量化、剪枝； 7.加分项4：在CVPR、ICCV、ECCV等顶会发表过感知相关论文，或有Kaggle、Waymo等竞赛获奖经历。

岗位职责: 1、负责行车场景周视感知算法设计和开发工作，包括高速/城区等场景中的障碍物、车道线等感知任务的模型及后处理算法开发工作 2、负责泊车场景环视感知算法设计和开发工作，包括室内、室外等场景中的车位、障碍物等感知任务的模型及后处理算法开发工作 3、负责自动驾驶领域大模型等前沿技术研发工作 任职要求： 1、计算机、汽车工业、机器人、电子或相关专业； 2、熟悉当前主流的深度学习算法，包括但不限于BEV感知、无监督训练、大模型、目标检测、图像分割、多任务学习、多传感融合等领域； 3、熟悉常用的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、MxNet等，要求至少对其中一种框架较为熟练； 4、至少精通Python或C++编程，熟悉常用的视觉算法库如numpy/opencv等，了解常用的传统图像处理算法。 5、具备针对车载端侧平台检测/分割等算法设计经验和落地能力，有针对自动驾驶场景落地障碍物、车道线、红绿灯、freespace等算法经验者优先。 6、具有正确的价值观、内在驱动力；具有较强的学习能力、沟通能力和团队协作能力；能主动解决问题；能够承受较强的工作压力。

感知算法工程师（高级别的也有） 方向：预测算法、OCC、动态感知、融合算法、云端重建三维重建 视觉感知、泊车架构、车道融合、融合定位、闭环重建、 3D 感知模型算法、众包建图、传感器标定、模型部署、感知评测开发 数据库 任职要求： 1、本科以上学历 2、2-20年以上工作经历 3、智能驾驶感知算法经验优先 4、综合素质佳，部分岗位需要coding，技术过硬。

感知算法工程师： 岗位方向 1. 负责低速自动驾驶的感知开发，包括数据驱动的机器学习算法、传统的rule base算法。 2. 开发图像或三维点云的2D/3D/多模态物体检测、语义分割、可通行区域、多任务学习、BEV感知方案、OccupancyNetwork等算法，并部署在intel、瑞芯微等推理硬件上。 3. 上述算法的后处理，包括不确定性建模、噪声过滤、物体追踪、时序结果融合等。 4. 模型在车端的落地部署，包括编写C++车端推理代码、对接上下游模块，通过单元测试、仿真以及上车测试确认算法在车端正常运行。 5. 4D autolabel的深度学习算法开发，包括基于点云或图像的检测、跟踪、分割等，搭建云端真值自动标注系统；利用VLM等大模型、自监督、半监督等技术提升自动标注算法结果的准确性和效率，降低标注成本； 6. 基于diffusion model和世界模型的数据生成 7. 传感器工程：相机、激光等传感器的内参、外参标定、导入测试；驱动优化，如图像的硬件编解码；图像或点云的降噪/去畸变。 工作地点：成都 要求 1. 计算机、机器学习、模式识别、自动化或相关专业。 2. 有扎实的数据结构和算法功底，熟悉linux，C++，python等开发环境及语言。 3. 熟悉机器学习、计算机视觉、数据分析中一项或多项，熟练掌握Pytorch。 4. 加分项 - 熟悉 bev, occ, 3d gaussian splatting, diffusion model、世界模型等技术 5. 加分项 - 在CVPR, ICCV, ECCV, ICRA, IROS等学术会议上有发表论文。 6. 加分项 - 有机器人或自动驾驶相关工作经验，熟悉ROS 7. 加分项 - 熟悉相机、机械激光、固态/半固态激光等传感器及其驱动、有传感器内外参标定知识或经验。

职责描述： 1、负责自动驾驶领域的雷达数据处理算法开发，对目标检测算法、多目标跟踪算法进行方案选型与开发，并验证和测试； 2、设计并通过相关场景测试用例，根据实际路测性能不断优化、提高算法性能； 3、阅读目标跟踪领域的前沿论文，提升目标跟踪算法性能，撰写相关设计文档。 任职资格： 1、计算机、模式识别、机器学习、计算机视觉等相关专业； 2、具有扎实的数学基础，精通状态估计理论，以及非线性化等相关理论知识； 3、精通目标跟踪的基本过程，熟练掌握KF，EKF，UKF等滤波算法，具备相关的实际使用经验； 4、能熟悉使用C/C++进行开发工作。

工作内容： 1、负责移动机器人环境感知（包括但不限于摄像头、 激光雷达) 前沿算法的研发和产品落地； 2、计算机视觉算法的研发，包括但不仅限于检测、分割、目标跟踪和三维重建等方向； 3、参与核心算法项目及相关工具的研发和落地； 4、评估检测准确度以及位置精度； 5、输出方案文档、设计文档，提供高质量代码。 任职要求： 满足以下2点以上 1、熟悉三维点云处理方法（点云滤除， 特征提取， 聚类分割等），熟悉一种至少一种点云处理库(如PCL /Open3D)； 2、深刻理解深度学习特别是计算机视觉等相关知识，熟悉主流学习框架（TensoFlow, Pytorch）； 3、熟悉一种或多种基于图像或者LiDAR点云的目标检测，识别方法（如YOLO, PointPillar）； 4、其他相关工作经验。 加分项： 有算法在嵌入式NPU上部署经验

工作职责 1. 研发多目标融合，多目标追踪算法，和研发同事合作快速实现算法落地； 2. 了解感知车道线、目标融合等模块的基本原理和特性，能和算法、测试等同事紧密配合、迭代算法，从系统层面提升智能驾驶体验； 3. 建立轨迹预测数据闭环体系，能从数据收集、真值生成、在线挖掘、自动化测试等多方面助力算法自动化迭代; 任职要求 1. 计算机科学、信息工程、电子工程、机器人等专业本科及以上学历； 2. 具备扎实的编程能力，熟练使用C++/Python进行开发，有良好的数据结构和算法基础； 3. 有Linux环境代码开发经验； 4. 有数字图像处理基础和激光雷达点云处理基础； 5. 具备良好的文档撰写能力、团队协作和沟通表达能力。 加分项： 热爱自动驾驶，对自动驾驶系统，相关算法如BEV、检测、高精度地图，或业界主流方案有深入了解； 有驾照，有多年驾驶经验

工作职责 1、负责Camera、Lidar 、IMU等多传感器融合算法研发，包括点云滤波、分割、数据关联、配准、融合等； 2、负责多传感器融合的空间、地面、动态、语义障碍物的感知、跟踪与预测任务； 3、结合应用场景，持续迭代优化算法，提升检测能力与精度，满足产品需求，提升用户体验。 任职资格 1、本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业； 2、熟练掌握C/C++编程，有良好编码风格； 3、熟悉Linux系统，有ARM平台开发经验优先； 4、熟悉坐标系变换、数据关联、卡尔曼滤波等相关方法及理论，具有良好的数学基础和分析解决问题的能力； 5、具有良好的学习能力、沟通能力和团队合作精神。

岗位职责： 机器人感知（包括但不限于摄像头、 激光雷达) 前沿算法的研发和产品落地，包括： 1. 计算机视觉算法的研发，包括但不仅限于检测、分割、目标跟踪和三维重建，多模态融合等方向； 2. 参与核心算法项目及相关工具的研发和落地； 3. 网络模型部署，剪裁，优化，加速，迭代； 4. 持续改进提高已有的方法以满足产品提出的新需求。 岗位要求： 1. 计算机、自动化、数学等专业，硕士及以上学历，3年以上相关工作经验； 2. 熟练掌握C/C++/Python等常用编程语言，熟练掌握Pytorch/Caffe/TF等一种或多种主流的深度学习框架，熟练使用Linux，Git等工具进行开发； 3. 精通机器学习和神经网络；精通图像分类、检测、跟踪、分割、点云感知、视频分析、 深度估计算法中的一种或多种，并在相关领域具有3年以上的相关项目研发经验，对算法有着深刻的理解和洞察力。有机器人相关经验者优先； 4. 在ICCV、ECCV、CVPR、NIPS、ICML、TPAMI、IJCV等主流期刊会议上发表相关论文或者在COCO、ImageNet、KITTI等主流benchmark上取得优异成绩。

工作职责： 1.基于图像和激光点云数据，快速实现和优化改进现有基于深度学习的环境感知技术，并进行系统集成； 2.相关任务包括且不限于物体检测/分类/跟踪/行为分析、场景理解/语义分割。 岗位要求： 1.熟悉 Linux，精通C/C++、Java等编程语言，有较强动手能力; 2.熟悉常见的机器学习或者深度学习框架中的一个或者多个: Tensorflow、 Pytorch、Caffe、MXNet、Spark、X GBoost等上有项目经验； 3.熟悉计算机视觉机器学习基本理论，扎实的概率统计，线性代数，数值优化基础； 4.熟悉深度学习理论和常用模型，具有较强的英文文献阅读理解能力，可以独立完成文献查阅和算法实现； 5.有机器人相关、ROS开发经验优先。

岗位职责： 1.负责机器人感知算法的研发及优化，包含但不限于3D点云、单目视觉、传感器融合、障碍物感知、跟踪等。 2.根据机器人产品需求，完成户外机器人视觉数据集定义，指导完成数据采集、数据标注、数据集建立等相关工作。 3.负责感知算法向边缘端部署、性能优化等相关工作。 任职要求： 1.硕士及以上学历，计算机、自动化等相关专业。 2.3-5年以上的机器人视觉算法相关行业经验，丰富的产品落地经验。 3.精通C/C++；熟悉linux系统/shell/git等相关工程基础。 4.熟悉及OpenCV、Eigen、PCL等处理相关算法库。 5.熟悉地平线X3、华为Atlas、OpenVINO、TensorRT部署中的一种或多种者优先。 6.熟练掌握Python/C/C++及了解计算机底层的工作原理，cpu/gpu的工作原理、性能的分析及优化者优先。 7.有双目视觉、深度相机相关项目开发经验优先。

岗位职责： 1.负责机器人感知算法的研发及优化，包含但不限于3D点云、单目视觉、传感器融合、障碍物感知、跟踪等。 2.根据机器人产品需求，完成户外机器人视觉数据集定义，指导完成数据采集、数据标注、数据集建立等相关工作。 3.负责感知算法向边缘端部署、性能优化等相关工作。 任职要求： 1.硕士及以上学历，计算机、自动化等相关专业。 2.3~5年以上的机器人视觉算法相关行业经验，丰富的产品落地经验。 3.精通C/C++；熟悉linux系统/shell/git等相关工程基础。 4.熟悉及OpenCV、Eigen、PCL等处理相关算法库。 5.熟悉地平线X3、华为Atlas、OpenVINO、TensorRT部署中的一种或多种者优先。 6.熟练掌握Python/C/C++及了解计算机底层的工作原理，cpu/gpu的工作原理、性能的分析及优化者优先。 7.有双目视觉、深度相机相关项目开发经验优先。

工作职责： -负责视觉图像/三维点云目标检测、分类、跟踪等算法开发 -负责深度学习模型开发、量化、加速、训练、压缩和部署等 -负责Camera、Lidar、Radar等多传感器融合感知算法开发 -负责多传感器联合标定算法研发，通过调试车辆验证性能是否达标 -负责车载相机需求的Camera Tuning工作，改进和优化图像质量 -负责交通参与者（车辆、行人等）行为预测和轨迹预测算法的开发 -与智能驾驶系统其他各模块的工程师协同完成系统集成和调试工作

岗位职责： 1、 路侧感知相关算法研发 2、 路侧感知算法移植与优化 3、 项目实施 任职要求： 1、硕士及以上学历，掌握计算机相关基础知识，具备优秀的数学能力与较好的英文文献阅读能力，熟悉常用的机器学习算法与理论； 2、熟练掌握C/C++，熟悉OpenCV，能独立完成相关开发工作； 3、熟悉或开发过某种深度学习框架，如TensorFlow, PyTorch等，对深度学习有深入的了解； 4、在机器视觉、图像算法方面有两年以上工作经验者优先； 5、有目标检测、目标跟踪、多传感器融合等相关经验者优先 6、在Github或其他开源平台上有岗位相关的高质量项目者优先。

任职要求: 感知算法原型设计、系统设计及优化 2、负责深度学习算法的开发和性能提升，研究主题包括但不限于:2D/3D物体检测与跟踪、语义分割、物体姿态估计、动态场景重建、迁移学习; 3、负责深度学习实现之外的功能开发，包括但不限于架构设计、接口定义和代码实现: 岗位职责:1、熟悉一个或多个深度学习框架并了解其底层实现，例如: Tensorflow, PyTorch，Caffe等 2、有一年以上的机器学习或计算机视觉项目研究或开发经验，能对业务需求进行分析并给出解决方案。 3、熟悉常见的目标检测、分割和追踪算法，具备一定的模型训练和优化的经验;