1、全流程算法研发与创新：主导自动驾驶视觉感知核心算法的端到端研发，聚焦 2D/3D 目标检测、Occpancy、语义分割、目标跟踪等关键任务。基于深度学习框架（如 PyTorch），不断探索前沿算法，进行模型设计、训练与优化，解决复杂场景下的视觉感知难题，提升感知精度和稳定性，推动算法在城区 LCC+、城区 / 高速 NOA、Parking 等不同驾驶场景的应用。 2、工程化实践与落地：负责将算法研究成果转化为可在车载硬件平台上稳定运行的代码，针对不同场景优化算法，提升其实时性和准确性。协同硬件团队进行传感器选型、标定与调试，确保视觉感知系统与整车硬件良好适配。参与构建和维护训练数据的标注、增强与管理体系，通过数据驱动持续改进算法性能。 3、团队协作与技术引领：带领团队开展研发工作，制定项目计划并确保按时交付。协调跨部门合作，与传感器团队、规划控制团队、测试验证团队紧密沟通，推动自动驾驶系统的整体集成与优化。跟踪行业技术动态，为团队引入先进技术理念和方法，组织技术交流与培训，提升团队整体技术水平。负责算法知识产权的管理与保护，撰写技术专利和论文，提升公司技术影响力。

1、教育背景与经验：硕士及以上学历，计算机科学、自动化、电子工程、机器人等相关专业，3 - 5 年以上自动驾驶视觉感知算法研发经验，有自动驾驶项目实践经验者优先。 2、编程与算法基础：精通 Python、C++ 编程，具备扎实的数据结构和算法基础。精通深度学习算法，深入理解计算机视觉算法，如目标检测、语义分割等经典算法，熟悉点云处理算法在视觉或 Lidar 感知中的应用。 3、深度学习框架应用：熟练使用至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow），有丰富的开发经验，能够独立完成模型搭建与训练，具备模型部署和优化经验。 4、综合能力：具备优秀的团队管理能力和沟通协调能力，能够有效推动项目进展。在 CVPR、ICCV、ECCV 等国际顶级会议或期刊发表过相关论文，或有相关竞赛获奖经历者优先，有主导重要自动驾驶项目经验者优先考虑。