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百度自动驾驶高精地图研发工程师(J93125)

社招全职IDG地点:北京状态:招聘

任职要求


-本科及以上学历,计算机、GIS、测绘相关专业
-熟练掌握C++,对数据结构和算法设计有较深的理解
-有较好的数学功底,熟悉常用空间几何计算
-…
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工作职责


-参与高精地图数据生产编译系统的设计和研发
-参与高精地图数据存储服务、数据引擎等基础服务工作
-参与高精地图更新服务的设计和研发工作
-参与高精地图车端应用模块设计和研发工作
包括英文材料
学历+
GIS+
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社招

高精地图和定位团队介绍 如果将无人车和人脑类比,高精地图和定位系统大致对应于后者中掌管空间记忆、感知和定位的部分。它的使命是为无人车提供翔实准确的道路3D几何和语义信息,让无人车对行驶环境了如指掌,从而在其中行动自如,我们同时还负责提供高速、精准的3D定位,让车辆每时每刻都知晓当前的精确位置。高精地图和定位在无人车技术栈中占据着非常重要的位置,感知、规划、控制、仿真等各大模块都要依赖它提供的道路环境以及车辆位置的信息对周围世界进行理解,做出正确的决策。文远知行的高精地图和定位团队和公司一起成长,完全自主构建了大规模高精地图,覆盖中美多个城市超过3000公里道路,提供精确达厘米级的3D结构数据以及车道线、交通信号等大量语义信息。自行研发的定位技术,基于激光雷达、相机、卫星及惯性导航等多传感器融合,能提供实时的厘米级定位,成功实现了在暴雨中自动驾驶穿越1.5公里长隧道。 在人工智能的应用中,高精地图和定位是比较独特的。我们知道,计算机视觉作为人工智能的重要分支,其核心问题分为语义理解和几何理解两大类,前者以解析图像中物体或场景的语义信息为目的,后者的目标则是重构3D场景以及对物体进行3D定位。在高精地图和定位系统中,恰恰这两大类技术都有着非常关键的应用。除此之外,我们还是高精度卫星、惯性导航等硬件的重度用户,多模态信号处理和融合更是我们的核心技术之一。因此,这是一个多学科高度综合的应用,无论你精通深度学习等机器学习技术,还是专攻3D重建、SLAM,又或是信号处理、多传感器融合高手,这里都有你一展身手的广阔空间。同时,我们致力搭建大规模、高可用的高精度地图系统,大数据和全栈开发的编程精英同样能找到用武之地。 自动驾驶高精地图系统研发,实现大规模分布式建图和快速更新。工作内容包括但不限于: 分布式数据处理系统的构建、性能优化与维护 云端建图微服务的构建、部署与维护 车载地图相关系统的构建,性能及可靠性优化 地图质量评测系统搭建与维护

更新于 2025-08-01广州
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校招其他

自动驾驶高精地图系统研发,实现大规模分布式建图和快速更新。 工作内容包括但不限于:分布式数据处理系统的构建、性能优化与维护云端建图微服务的构建、部署与维护车载地图相关系统的构建,性能及可靠性优化地图质量评测系统搭建与维护。

更新于 2025-06-19北京|深圳|广州
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社招3年以上技术类-算法

我们是谁? 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商,高德地图日均服务数亿用户出行决策,每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎,持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页:https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们? 挑战世界级技术难题,追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责: 1. 多模态大模型研发与应用 负责多模态大模型的核心架构设计,研究并实现图片、视频、文本等跨模态特征对齐、融合与表征学习方法,负责多模态大模型的数据准备、高效训练(包括但不限于预训练、SFT、强化学习等)、推理加速等。 2. 模型优化与小型化部署 负责多模态大模型的轻量化设计、压缩与加速,确保模型在端侧设备上的高效运行。 针对高德地图的实际业务场景,优化模型性能,平衡精度与效率。 3. 创新性研究与落地 跟踪端侧生成式AI(Edge Generative AI)、强化学习(PPO、GRPO等)、智能Agent等前沿技术,探索多模态大模型在自动驾驶、智能导航等领域的潜在应用。 将研究成果快速转化为实际产品功能,推动技术创新与业务增长。

更新于 2026-02-02北京
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社招2年以上技术类-算法

我们是谁? 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商,高德地图日均服务数亿用户出行决策,每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎,持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页:https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们? 挑战世界级技术难题,追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责: 1、负责研发空间智能核心技术,进行室内/室外/航拍/卫片等全场景高质量空间理解、重建与生成,包括但不限于基于图像、视频、点云、Mesh和3DGS等多种模态数据的空间智能基座与应用; 2、负责多模态大模型和视频生成大模型的预训练、微调等工作,包括但不限于数字人、生成式重建及空间生成等应用方向; 3、负责大规模多模态数据集的构建、清洗与管理,搭建高效数据流水线,保障算法训练与评估; 4、负责结合具体需求,抽象出关键算法进行研发,并持续保持及引领相关技术指标。

更新于 2026-02-03北京