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智能感知開發(fā)主任
40000-60000元 南京江寧區(qū) 應(yīng)屆畢業(yè)生 本科
智能感知開發(fā)主任
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人關(guān)注
職位描述
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工作職責(zé) 1. 負(fù)責(zé)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行前瞻自動(dòng)駕駛視覺感知算法/雷達(dá)感知算法/多傳感器融合算法/預(yù)測(cè)算法/標(biāo)定算法的調(diào)研、設(shè)計(jì)、開發(fā)、部署、迭代與測(cè)試工作 2. 負(fù)責(zé)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行量產(chǎn)自動(dòng)駕駛視覺感知/雷達(dá)感知/多傳感器融合/目標(biāo)篩選及預(yù)測(cè)/標(biāo)定軟件的需求分析、方案設(shè)計(jì)、軟件實(shí)現(xiàn)、移植部署、測(cè)試和交付 3. 負(fù)責(zé)項(xiàng)目供應(yīng)商管理、相關(guān)功能模塊對(duì)接工作 4. 組織代碼、設(shè)計(jì)、技術(shù)文檔的評(píng)審,確保軟件交付質(zhì)量 5. 負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品中算法方案的制定與實(shí)現(xiàn) 工作要求 1.學(xué)歷要求:統(tǒng)招大學(xué)本科及以上學(xué)歷,英語(yǔ)CET-4及以上 2.工作經(jīng)驗(yàn):具有6年及以上自動(dòng)駕駛視覺感知/雷達(dá)感知/融合/預(yù)測(cè)/標(biāo)定領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)或C 開發(fā)工作經(jīng)驗(yàn),特別優(yōu)秀者可適當(dāng)放寬 3.其他: ① 深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、計(jì)算機(jī)、機(jī)器人、軟件工程、電子工程、通信工程、車輛工程、自動(dòng)化、應(yīng)用數(shù)學(xué)、測(cè)繪遙感等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先 ② 扎實(shí)的工程實(shí)踐能力,深入掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法,熟練掌握Linux/docker/shell/git等相關(guān)工程基礎(chǔ),熟練掌握Python或C ③ 滿足以下條件之一: 1)精通使用至少一種深度學(xué)習(xí)框架(Pytorch/Tensorflow/MXNet/Caffe2),能獨(dú)立完成CNN、RNN等常見網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搭建、訓(xùn)練、測(cè)評(píng)等,精通基于Transformer/時(shí)間序列預(yù)測(cè)相關(guān)模型開發(fā)經(jīng)驗(yàn) 2)精通計(jì)算機(jī)視覺常用的圖像處理、多視圖幾何算法 3)精通時(shí)空同步、目標(biāo)跟蹤、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、信息融合、航跡管理、性能評(píng)估等多傳感器融合基本技術(shù) 4)精通毫米波雷達(dá)/攝像頭/激光雷達(dá)等傳感器的工作原理,具有傳感器噪聲建模經(jīng)驗(yàn),具有車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型建模經(jīng)驗(yàn) 5)精通點(diǎn)云處理常用算法、原理和框架,精通處理點(diǎn)云的目標(biāo)聚類、分割、檢測(cè)等算法 6)精通毫米波雷達(dá)信號(hào)處理、數(shù)據(jù)濾波處理方法,有處理毫米波雷達(dá)特殊場(chǎng)景問(wèn)題相關(guān)經(jīng)驗(yàn) 7)精通超聲波雷達(dá)泊車庫(kù)位搜索、障礙物檢測(cè)等相關(guān)技術(shù) ④ 責(zé)任心強(qiáng),有良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作能力,工作自主驅(qū)動(dòng),具備良好的問(wèn)題定位與分析能力 ⑤ 優(yōu)先條件: 1)有Tier 1或主機(jī)廠相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn) 2)熟悉線性與非線性化理論、數(shù)學(xué)建模、KF/EKF/UKF等濾波算法、DS證據(jù)理論、決策樹/集成學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法 3)有嵌入式開發(fā)與部署經(jīng)驗(yàn),熟練使用Modern C ,有DSP開發(fā)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先 4)有車規(guī)級(jí)感知算法開發(fā)落地項(xiàng)目的優(yōu)先 5)以下至少一種技術(shù)主題的研究經(jīng)歷:VAE, GAN, GLOW, RL, IRL, imitation learning, multi-agent learning 6)在深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)表過(guò)論文,如:CVPR, ICML, NeurIPS, ICCV, ICLR等
聯(lián)系方式
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工作地點(diǎn)
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