百度云端建图工程师(J81082)
任职要求
-计算机、自动化等相关专业,有较强的工程能力 -熟悉SLAM理论基础和BEV感知算法,有相关项目经验优先 -熟练使用C++编程语言,有良好的编程习惯 -良好的逻辑思维能力,对数据敏感,能够发现关键数据、抓住核心问题 -较强的沟通能力和逻辑表达能力,具备良好的团队合作精神和主动沟通意识 -熟悉地图数据,有大规模建图定位、自动驾驶相关量产项目经验优先
工作职责
-负责基于BEV感知、SLAM优化、多传感器融合的算法开发 -负责基于海量的感知、BEV建图数据,自动化高精度路网建图的研发 -参与、推进算法规模化量产,解决用户实际面对的复杂场景下长尾问题的发现、解决和模块交付 -结合前沿ML、智驾技术,对智驾地图业务进行创新和探索

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。

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