滴滴自动驾驶地图算法工程师(JR2026051300X)
任职要求
1. 计算机、自动化、机器人、测绘等相关专业硕士或以上学历；
2. 具备良好的数学基础，具备多视几何、状态估计、滤波、优化等理论基础和深度学习相关项目经验者优先；
3. 熟悉计算机视觉领域的基本算法和数据结构，了解自动驾驶相关领域常用感知、SLAM等算法；
4. 熟悉Lin…工作职责
1. 负责自动驾驶中行车或泊车场景的静态场景生成，道路结构构建等研究、开发和落地工作； 2. 参与基于视觉或激光雷达的静态环境在线和离线构建、多源数据融合、数据更新等工作的设计和实现； 3. 跟进国内外相关领域最新研究成果，实现并应用于实际项目中。
1. 负责自动驾驶中三维场景恢复，语义地图构建等研究、开发和落地工作； 2. 参与基于视觉或激光雷达的地图构建、多源数据融合等工作的设计和实现； 3. 跟进国内外相关领域最新研究成果，实现并应用于实际项目中。
1. 负责自动驾驶中三维场景恢复，矢量地图构建等研究、开发和落地工作； 2. 参与基于多传感器的地图构建、多源数据融合等工作的设计和实现； 3. 跟进国内外相关领域最新研究成果，实现并应用于实际项目中。
1. 负责自动驾驶中三维静态场景恢复，在线语义地图构建等研究、开发和落地工作； 2. 参与基于视觉或激光雷达的静态环境在线构建、多源数据融合等工作的设计和实现； 3. 跟进国内外相关领域最新研究成果，实现并应用于实际项目中。
公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)