滴滴2027未来精英-自动驾驶感知和定位技术挑战
校招全职自动驾驶地点:北京状态:招聘
任职要求
感知团队核心职责为依托各类传感器与高精地图数据,完成自动驾驶场景的环境感知、场景理解、自车定位与环境重建工作,支撑L4级自动驾驶车辆落地应用,创造核心商业价值与社会价值。本岗位聚焦前沿感知算法的研究与落地设计,核心研究方向包含感知大模型、VLM场景理解、4D重建及世界模型四大模块,具体核心项目与工作内容如下:【感知大模型】基于激光雷达、相机、毫米波雷达多模态传感器,搭建多任务感知大模型体系,统一实现自动驾驶场景下的各类基础感知能力,涵盖通用目标检测、像素级场景分割、道路元素识别等核心功能。同时依托大模型能力完成数据挖掘、数据合成、模型蒸馏、半监督/自监督学习等优化工作,通过挖掘高价值场景数据、合成稀缺场景样本、离线大模型轻量化蒸馏、降低标注数据依赖等方式,全方位优化模型精度、泛化性与车端部署性能,为全场景自动驾驶感知提供基础能力支撑。【VLM场景理解】基于传感器采集信息、环境智能体交互关系与高精地图语义信息,依…
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工作职责
无
包括英文材料
自动驾驶+
https://www.youtube.com/watch?v=_q4WUxgwDeg&list=PL05umP7R6ij321zzKXK6XCQXAaaYjQbzr
Lecture: Self-Driving Cars (Prof. Andreas Geiger, University of Tübingen)
https://www.youtube.com/watch?v=NkI9ia2cLhc&list=PLB0Tybl0UNfYoJE7ZwsBQoDIG4YN9ptyY
You will learn to make a self-driving car simulation by implementing every component one by one. I will teach you how to implement the car driving mechanics, how to define the environment, how to simulate some sensors, how to detect collisions and how to make the car control itself using a neural network.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
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