百度深度学习算法工程师-视觉3D方向（J77368）
任职要求
-自动化，电子工程，计算机等相关专业，硕士及以上学历 -具有自动驾驶/车路协同视觉感知算法研发经验，熟悉单目3D检测、BEV、OCC等主流算法 -熟悉常用深度学习框架及模型算法，有实际大规…
工作职责
-负责车路协同场景计算机视觉或深度学习相关算法，系统及产品落地工作 -研发方向包括但不限于：视觉物体2/3D检测、细粒度分类等 -负责相关视觉算法系统优化，实现产品快速迭代，满足业务产品需求 -基于产品需求和使用场景进行技术方案整合和算法研究开发 -负责智能交通大模型技术研究和落地开发
以下工作内容选择其中一项即可。 1. 多模态大模型研发（VLM），微调多模态理解大模型，提升模型理解能力。 2. 大语言模型研发（LLM），微调大语言模型，提升模型的意图理解、总结能力和RAG能力。 3. CLIP类模型研发，研发资源受限条件下的小尺寸多模态大模型，降低云端大模型推理成本，兜底用户体验。 4. 检索增强系统研发（RAG），负责RAG系统的方案设计、离线建库和在线索引等功能研发，满足大模型用户智能检索需求。 5. 生成大模型研发（AIGC），微调AIGC大模型，为多模态大模型合成训练数据，降低数据采集的预算成本和时间成本。 6. 计算机视觉算法研发，包括但不限于检测、关键点、识别、跟踪等深度学习算法，支撑多品类自研算法落地，提升全链路算法流程效果。 7. 鱼眼矫正和VR算法研发，建设门锁灯塔项目的端到端能力。 8. 模型量化算法和工具研发，改善芯片自带量化算法性能，建设模型统一量化平台。 9. 模型训练数据建设，建设数据获取、处理、分析、合成的能力，降低成本，提升效率。
1. 研发基于神经网络的机器人操作控制能力 2. 负责AI算法和多模态数据的相关软件基础平台搭建 3. 与控制工程师紧密合作，参与避障算法和全身控制等相关工作 4. 开发数据加载、数据处理、模型评测、模型加速等相关软件工具链 5. 持续跟踪业界最新进展，编写相关技术文档
1. 构建大模型端&云侧协同计算平台，支撑云&边&端平台的深度学习计算部署落地，打造计算机视觉在边缘计算行业的核心竞争力和解决方案； 2. 深度学习算法、LLM、语音应用成果转化，负责LLM、检测、分类、分割、3D等方向算法的工程化、服务化和产品化； 3. 异构计算芯片性能优化，在市场主流移动端SOC芯片——Qualcomm、MTK、Nvidia霸等，进行异构计算极致性能优化； 4. 算法SDK通用框架构建与优化，保证深度学习算法部署落地的高效稳定，可移植可扩展；
1. 构建辅助驾驶/机器人场景的大模型端&云侧协同计算平台，支撑云&边&端平台的深度学习计算部署落地，打造计算机视觉在边缘计算行业的核心竞争力和解决方案； 2. 深度学习算法、LLM、语音应用成果转化，负责LLM、检测、分类、分割、3D等方向算法的工程化、服务化和产品化； 3. 针对市场主流的异构计算芯片，包括服务端的英伟达、昇腾系列，以及移动端芯片，实现极致性能优化； 4. 算法SDK通用框架构建与优化，保证深度学习算法部署落地的高效稳定，可移植可扩展。