岗位职责： 1. 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。 2. 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。 3. 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： 1. 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。211985本硕都要 技术要求： 1. 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。 2. 熟练掌握C++/Python，具有嵌入式平台部署经验（CUDA、TensorRT、ONNX）。 3. 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。