（先加微信：duke-simon 拿项目手册，画像精准再做单）1.参与 3D Occupancy Network（OCC） 算法的开发、训练与优化，包括语义占据、自由空间预测、动态物体建模等； 2.实现基于多相机输入的 BEV + 3D 体素/TPV 表征学习，支持时序融合与多帧一致性； 3.负责 OCC 模型的数据处理、损失函数设计、指标评估（IoU、Precision/Recall、F1 等）； 4.与部署工程师协作，完成模型轻量化、精度对齐验证； 5.构建 OCC 训练 pipeline，包括数据增强、自监督预训练、伪标签挖掘等；

1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化等相关专业； 2.2年以上机器人或自动驾驶感知算法经验； 3.熟悉 PyTorch，有 BEV 感知（如 BEVDet / BEVFormer / PETR）或 OCC 相关项目经验； 4.掌握 3D 视觉基础：相机标定、坐标变换、点云处理、体素化等； 了解深度学习基础：Transformer、CNN、Loss 设计、优化器等； 5.具备良好的 Python/C++ 编程能力与工程规范意识； 6.有责任心，能独立推进模块开发。