百度自动驾驶数据融合工程师（J86344）
任职要求
- 熟悉业界常用的地图数据&地图引擎性能优化技术；熟悉常用的空间几何计算方法及应用； - 有扎实的算法基础，熟练掌握C++,对数据结构和算法设计有深刻的理解； - 有自动驾驶、在线地图、地图数据、地图引擎相关研发经验优先 - 优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性问题充满激情 - 良好的团队合作精神,工作积极主动,具有强烈的责任心 - 统招本科及以上学历,计算机、GIS、测绘相关专业
工作职责
- 负责高精地图与在线地图数据车端融合架构的设计和研发； - 负责高精地图高性能车载引擎系统的设计和研发; - 负责高精地图系统与定位、PNC等其他自动驾驶子系统的联合调优，解决关键技术问题。 - 参与制定自动驾驶地图相关的技术方案，探索前沿技术方向。
1、负责多传感器（视觉、IMU等）融合方面空间定位算法的研发工作； 2、研究Transformer、卷积网络（CNN）等深度学习模型在多传感器融合中的应用； 3、负责算法在实际基于移动平台产品中的优化和落地。
我们诚邀具有扎实技术功底和创新精神的多源融合定位工程师/专家加入团队，共同研发高精度、高鲁棒性的定位与导航系统。您将围绕 GNSS+IMU 组合导航 及 视觉 SLAM（V-SLAM）等多源融合技术展开工作，参与从算法设计到系统落地的全流程研发，为自动驾驶、机器人、无人机等前沿应用提供核心技术支撑。 主要职责 ● 设计、实现并优化基于 GNSS 与 IMU 的组合导航算法及系统，实现高精度惯性导航解决方案； ● 开发、集成并优化视觉 SLAM（V-SLAM） 算法，实现实时定位与环境地图构建； ● 针对多源传感器（GNSS、IMU、相机、激光雷达等）进行 数据融合、滤波与误差建模，提升系统精度与稳定性； ● 参与传感器标定、系统集成及性能验证，优化软硬件协同效果； ● 开展性能评估与问题分析，制定并实施改进方案； ● 撰写技术文档，输出研发报告，分享研究成果与技术趋势； ● 与跨团队成员（硬件、感知、控制等）紧密合作，推动项目落地。
1、负责自动驾驶场景下的多传感器数据融合技术研发，例如radar、摄像头、liadr等传感器的数据融合； 2、或者从事感知后处理工作如2D障碍物投射3D，测距、测速、cipv、aeb障碍物等工作； 3、可以从事针对车端算法或者云端大模型真值系统的传感器融合； 4、使用learning-based或者rule base方式(2D投射3D 滤波测距测速tracking)； 5、研究和开发先进的多传感器融合算法，提高自动驾驶系统的感知能力和鲁棒性； 6、负责感知融合算法的验证、评估和优化，确保在各种环境和条件下的高性能；
1.深入理解自动驾驶感知/预测/环境融合/规控算法，深度嵌入研发团队 2.负责智能驾驶产品各模块算法测评体系内自动化测试框架的设计和开发工作, 与研发协作并指导团队完成测评体系搭建工作, 并不断完善和优化测评框架, 满足产品算法测评验证的需求; 3.负责智能驾驶数据闭环平台的测试开发和CI/CD流程搭建工作, 并开发测试流程,测试报告展示等工具; 4.负责内部测试工具规划、设计和开发，并持续进行工具优化, 帮助团队提高测试效率; 5.负责CI/CD测试流程搭建，完善代码管理，版本管理和配置管理; 6.协助完成版本算法评测工作并输出测试结论, 推动产品算法性能提升; 7.带领和指导团队成员完成感知算法测评的方案设计和框架开发工作, 包含GT生产, 自动化测评开发;