自动驾驶感知算法研发： 负责多传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）融合的感知算法开发，包括目标检测、跟踪、语义分割等。 优化深度学习模型（CNN、Transformer、BEV等）在车载计算平台（如英伟达Orin、地平线J5等）的部署与加速。 高精地图与定位融合： 结合高精地图信息，提升车辆定位及环境感知精度，支持L2+/L4级自动驾驶系统。 研究SLAM、视觉定位、点云匹配等相关技术。 数据驱动优化： 基于大规模真实场景数据，优化模型泛化能力，解决长尾问题（如极端天气、遮挡等）。 参与数据标注、仿真测试及实车调试闭环。 前沿技术探索： 跟踪学术界（CVPR/ICCV/ECCV等）与工业界最新进展，推动算法在车规级场景的落地。

必备条件： 学历与专业： 硕士及以上学历，计算机、自动化、电子工程、数学等相关专业。 技术能力： 熟练掌握Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架。 扎实的计算机视觉基础，熟悉目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、分割（Mask R-CNN、UNet）、多目标跟踪（SORT、DeepSORT）等算法。 熟悉传感器标定、时序融合（如Kalman Filter、Bayesian方法）及嵌入式优化（TensorRT、ONNX等）。