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。