百度感知障碍物方向模型与算法工程师（J92503）
任职要求
-计算机、电子、应用数学、自动化等相关专业的硕士及以上学历 -至少对一个模态如点云或视觉有良好的基础 -具有良好的机器学习的理论基础，良好的数学基础以及分析解决问题的能力 -熟练掌握C++、Python编程语言，具备Linux下开发能力，具有良好的编程习惯和工程实现能力 -熟悉主要的点云、图像深度学习模型方法，包括且不局限于3D卷积/稀疏卷积/transformer等网络结构以及检测跟踪、分割等任务设计，同时在BEV、Occupancy等端到端表达建模方面有一定的实践经验； -熟悉常见的自监督、半监督方法及对应的数据方案，在基础模型预训练、各类微调范式上有一定的实践经验，了解LLM及多模态LLM，有大规模集群模型训练经验； -在计算机视觉或机器人相关领域顶级会议或期刊CVPR、ICCV、ICRA、IROS、PAMI等发表论文者优先 -良好的沟通表达能力和团队合作意识
工作职责
-负责基于深度学习的多模态前融合算法研发、3D及3D+时序类任务建模，与其他工程师一起实现全无人状态下感知能力 -负责模型研发以及对应的数据构建组织工作，实现感知模型的良好效果 -负责与其他方向一起，加速对应训练与部署效率 -负责与其他方向一起，做好模型的应用效果与评测建设
-负责基于深度学习的多模态前融合算法研发、3D及3D+时序类任务建模，与其他工程师一起实现全无人状态下感知能力 -负责模型研发以及对应的数据构建组织工作，实现感知模型的良好效果 -负责与其他方向一起，加速对应训练与部署效率 -负责与其他方向一起，做好模型的应用效果与评测建设
多模态传感器融合感知端到端模型研发： -基于摄像头、激光雷达、3D/4D毫米波雷达等多模态传感器设计与开发融合感知模型与算法（包含但不限于：障碍物检测、OCC（Occupancy Network）、场景语义分割、跟踪等任务），提升在复杂场景、极端场景下的感知能力； -构建覆盖Corner Case的自动化数据采集与标注系统，开发数据质量评估体系，建立数据-模型迭代闭环机制； -通过自监督、弱监督学习提升模型泛化能力，加速数据飞轮，探索VLM、VLA等技术在数据飞轮中的实践与应用； -轻图/无图模型研发； -基于多模态传感器设计与实现轻图、无图模型，实现L4下的轻图实时生成，包含拓补信息、各种道路属性等的实时生成，为L4大规模应用提供基础道路感知能力； -构建轻图对应的数据闭环与数据飞轮，如挖掘算法、难例模拟生成方式、轻图适用的仿真系统等设计与实现。 世界模型研发： -设计基于多模态传感器的世界模型，为复杂问题解决效果验证、端到端模型验证提供强有力的仿真验证能力与感知能力； -构建为实现世界模型需要的数据闭环与数据飞轮，如数据采集、生成、自动化标注等相关强算法问题解决。
多模态传感器融合感知端到端模型研发： -基于摄像头、激光雷达、3D/4D毫米波雷达等多模态传感器设计与开发融合感知模型与算法（包含但不限于：障碍物检测、OCC（Occupancy Network）、场景语义分割、跟踪等任务），提升在复杂场景、极端场景下的感知能力； -构建覆盖Corner Case的自动化数据采集与标注系统，开发数据质量评估体系，建立数据-模型迭代闭环机制； -通过自监督、弱监督学习提升模型泛化能力，加速数据飞轮，探索VLM、VLA等技术在数据飞轮中的实践与应用； -轻图/无图模型研发； -基于多模态传感器设计与实现轻图、无图模型，实现L4下的轻图实时生成，包含拓补信息、各种道路属性等的实时生成，为L4大规模应用提供基础道路感知能力； -构建轻图对应的数据闭环与数据飞轮，如挖掘算法、难例模拟生成方式、轻图适用的仿真系统等设计与实现。 世界模型研发： -设计基于多模态传感器的世界模型，为复杂问题解决效果验证、端到端模型验证提供强有力的仿真验证能力与感知能力； -构建为实现世界模型需要的数据闭环与数据飞轮，如数据采集、生成、自动化标注等相关强算法问题解决。
WeRide.ai is looking for an Engineering Tech Lead to join our Simulation team and help build the next generation of autonomous driving Simulation Engine, Algorithm and Modeling. What you will do: 1.Oversee WeRide’s Simulation direction, lead and grow algorithm team in this scope 2.Define roadmaps, drive technical projects and provide leadership in an innovative and fast-paced environment. 3.Design, implement and optimize existing and next-generation of Simulation Algorithm and Modeling, including agent (vehicle/pedestrian/cyclist/…) behavior modeling, evaluation modeling and scenario-based data mining. 4.Build tools and automation pipelines to process large-scale real-world traffic data for model training. 5.Work across teams to facilitate safe and fast iteration of the autonomous driving software components: perception, motion planning, control, localization, and other.