必备条件:
一共4个hc，社招1-静态要素感知专家【3个hc：车道线识别、中心线+拓扑、参考线learning各1个hc】，社招2-静态要素感知专家（泊车方向-泊车相关地图元素识别）。
优先条件:
物联网、车联网、人工智能AI、云计算、移动出行
岗位职责:
岗位职责:
车位检测算法开发
负责泊车场景下的车位检测(如垂直、侧方、斜列车位)及车位状态(占用/空闲)识别,基于多传感器(摄像头、lidar、毫米波雷达)数据构建鲁棒的感知模型.
优化深度学习模型(如cnn、transformer、关键点检测网络)在复杂场景(光照变化、遮挡、低纹理)下的泛化能力.
设计时序融合策略,利用历史帧信息提升检测稳定性,降低瞬时误检率.
算法部署与性能优化
将算法移植至嵌入式平台(如nvidia jetson、地平线j6),实现低功耗、高帧率的实时推理.
通过模型量化、剪枝、tensorrt加速等技术优化计算效率.
掌握数据挖掘,标注,训练,badcase回归等闭环链路,能够建立数据闭环,并对模型进行持续迭代.
教育背景:
计算机科学、人工智能、电子工程、机器人等相关专业硕士及以上学历.
任职要求:
技术要求:
精通计算机视觉与深度学习算法(目标检测、语义分割、3d点云处理),熟悉opencv、pcl、pytorch框架.
熟练掌握c++/python,具有嵌入式平台部署经验(cuda、tensorrt、onnx).
熟悉泊车场景的传感器配置(鱼眼相机、超声波雷达)及车位检测行业方案.