实习生(智能驾驶-感知算法)

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工作性质：全职

职位类别：校园招聘

招聘人数：若干

工作经验：应届生

最低学历：硕士

来源：就业桥

岗位职责

负责自动驾驶感知、深度学习、定位与建图相关算法的预研，解决最前沿最有挑战的自动驾驶算法问题，包括但不限于:

1. 对视觉、激光等传感器的静态道路要素的检测和追踪，如车道线、路沿、交通标志、道路拓扑等；

2. 基于视觉、激光等传感器的动态目标的检测和追踪，如车辆、行人、未知障碍物等；

3. 基于视觉、激光、毫米波等多传感器和时序融合算法的动态目标跟踪、可行驶区域和静态元素估计；

4. 融合在线感知和离线地图实现道路拓扑等场景要素的理解和推断；

5. 大规模离线高精度三维重建、动态物体和静态元素的自动化真值标注系统；

6. 实时语义/矢量地图构建，语义地图匹配与多传感器融合定位；

7. 离线大规模语义/矢量地图匹配与融合，语义地图更新；

8. 传感器在线/离线标定算法；

9. 多平台自动化的深度学习模型优化技术，包括模型量化/压缩/裁剪、AutoML、分布式训练等技术，提升模型迭代效率；

10. 大规模数据的高效学习算法，包括小样本学习、长尾学习、主动学习、自监督/半监督学习等算法，提升数据利用效率。

任职要求

1. 计算机科学、信息工程、电子工程、机器人等专业硕士及以上学历；

2. 具备扎实的编程能力，熟练使用C++/Python进行开发；

3. 具备良好的数学能力，熟悉几何、统计和机器学习算法与理论等；

4. 具备以下一个或多个领域的研究或开发经验：

1) 物体检测、目标追踪、语义分割、关键点检测、人脸分析、视频理解等；

2) 点云处理、立体视觉、多视图几何、多传感器融合SLAM/VIO、VPR等；

3) 滤波和优化算法，例如卡尔曼滤波或粒子滤波，以及常见全局和局部、离散和连续优化方法；

4) 感知传感技术应用（了解常见传感器的基本性能，例如摄像头、毫米波雷达、超声雷达以及他们的应用，熟悉基本的多源信息融合策略）；

5) AutoML、模型量化、模型裁剪、分布式训练等；

6) 小样本学习、长尾学习、自监督/半监督学习等；

5. 具备良好的编程风格习惯、文档撰写能力、团队协作和沟通表达能力。

加分项：

1. 机器视觉、机器学习或机器人顶级会议/期刊上发表过论文；

2. 有ACM/ICPC/机器人竞赛经验。