岗位职责
1、开展基于摄像头、LiDAR、毫米波雷达等多源传感器的目标检测、目标跟踪、语义分割与场景理解相关感知算法的研发工作；
2、针对车载计算平台及嵌入式终端等边缘设备，优化深度学习模型的部署效率，涵盖模型压缩、量化与知识蒸馏等技术；
3、构建多传感器融合策略，增强系统在复杂环境下的感知稳定性与准确性；
4、参与数据闭环体系搭建，推进数据标注、模型训练及仿真验证流程的自动化实现；
5、持续关注学术界与产业界前沿动态（如BEV感知、OccupancyNetwork、端到端自动驾驶架构），探索先进技术的实际应用路径。

任职要求：
1、硕士及以上学历，计算机科学、电子工程、自动化等相关专业背景；
2、熟练掌握Python/C++编程语言，精通PyTorch或TensorFlow框架，了解ONNX、TensorRT等模型部署工具；
3、具备扎实的计算机视觉理论基础，熟悉主流算法（如YOLO、MaskR-CNN、PointPillars）以及前沿模型结构（如DETR、BEVFormer）；
4、有实际项目经验，涉及多传感器标定以及时序融合方法（如Kalman滤波、LSTM）的应用；
5、熟悉Linux开发环境，具备ROS/ROS2、CUDA开发经验者优先考虑。