Job Description研发、实现场景结构化元素的感知与理解算法，包括但不限于车道检检测，交通信号灯与标识检测，道路拓扑以及在线地图生成与更新等；研发、实现用于自动驾驶三维重建、SLAM、多模态融合定位、多模传感器标定算法等；研发、实现车内感知算法，如驾驶员/车内乘客特征点检测、驾驶员/车内乘客行为理解、视线跟踪、车内物体检测等；研发、实现上述算法在车载嵌入式平台移植与优化、AI推理引擎和算子优化、CV算法的GPU\CPU优化等；开发高精地图服务等；研发自动驾驶轻图/无图的感知方案，包括动、静态目标BEV感知，红绿灯与车道线拓扑关系感知等；研发自动驾驶占据格网络、基于AI的多传感器中融感知方案等；研究视觉或图文大模型。

Qualifications985\211院校硕士及以上学历，计算机科学相关专业（人工智能、计算机科学、电子信息工程等），至少3年相关工作经验。擅于跟踪和学习学术界或工业界前沿AI技术，有独立分析和解决问题能力；在计算机视觉、模式识别、嵌入式系统、机器学习和深度学习（如CNN）方面有经验，具备良好的创新意识和团队精神；熟悉数据结构和常用算法，有较强的算法实现能力，至少掌握C/C++、Python、Matlab等一种以上的常用开发语言；有基于深度学习的目标检测与识别、语义分割等背景和经验，熟悉主流的深度学习框架之一，比如：Caffe、Tensorflow、PyTorch等，对神经网络有良好的理论和项目经验，或三维重建、SLAM的理论和项目经验，或CV算法优化、深度学习算子优化的项目经验；熟悉GPGPU 、 CUDA、 cuDNN、 TensorRT等；熟悉矢量建图、众包建图、静态融合等；熟悉地图引擎开发、地图服务等；学习能力强，对算法开发有强烈兴趣，工作认真负责，面对挑战性问题能够充满热情，具有良好的创新意识和团队精神；有自动驾驶相关背景或实际项目开发经验者优先，或有人工智能国际顶会/期刊论文发表/知名竞赛获奖经历者优先。