
地平线视觉深度学习算法实习生(空中要素方向)
任职要求
任职要求 1、计算机视觉、模式识别、机器学习、电子信息、机器人等相关专业的硕士/博士在读; 2、熟悉主流的环境建模算法,精通一/多个领域,包括但不限于目标检测、分割、跟踪、多任务学习、立体视觉等领域,有计算机视觉、模式识别领域顶会;(CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS)或顶刊(TPAMI/IJCV/TIP)作品者优先;顶级学术比赛获奖者或实际工程项目经验者优先; 3.掌握一种以上的深度学习训练框架(Pytorch,MXNet,Tensorflow...); 4.深入了解数据结构、算法、代码优化和大规模数据处理等相关知识; 5.精通 C/C++或 Python 编程,有ACM经验者优先; 6.每周实习时间至少3天,实习时长至少3个月。
工作职责
工作职责 1.负责ADAS、城区/高速NOA场景下的感知算法研发,包含交通灯、标识牌检测等空中要素检测工作; 2.探索端到端框架下红绿灯的融合,包括但不限于红绿灯内部端到端化及端到端轨迹生成中如何更好使用红绿灯信息进行路口控车; 3.探索LLM和检测模型结合如何提高交通灯检测的zero-shot能力; 4.负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地,如模型优化、评测体系化构建、case迭代等; 5.掌握数据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路,并伴随业务开展持续优化; 6.掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力;

1、负责ADAS、城区/高速NOA场景下的感知算法研发,包含交通灯、标识牌检测等空中要素检测工作; 2、探索2D\3D的检测,以及时序和多传感器融合算法; 3、负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地,如模型优化、评测体系化构建、case选代等; 4、掌握教据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路,并伴随业务开展持续优化: 5、掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力;

1、负责ADAS、城区/高速NOA场景下的感知算法研发,包含交通灯、标识牌检测等空中要素检测工作; 2、探索2D\3D的检测,以及时序和多传感器融合算法; 3、负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地,如模型优化、评测体系化构建、case选代等; 4、掌握教据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路,并伴随业务开展持续优化: 5、掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力;

1、负责ADAS、城区/高速NOA场景下的感知算法研发,包含交通灯、标识牌检测等空中要素检测工作; 2、负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地,如模型优化、评测体系化构建、case迭代等; 3、掌握数据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路,并伴随业务开展持续优化; 4、掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力;

1、参与自动驾驶静态要素(如红绿灯、箭头、地面标识、车道线、路沿等)的云端自动标注系统研发,助力真值系统构建与感知系统的高效数据生产; 2、探索大模型(如多模态/视觉语言模型)在地图Agent中的应用,推动静态要素自动标注流程的泛化能力、理解能力与自动决策水平; 3、研究corner case的发现与筛选方法,结合分布建模、异常检测、大模型语义理解等手段,提升自动标注系统的质量与鲁棒性; 4、协助构建从数据采集、挖掘、标注、训练、部署到badcase回归的高效闭环体系,实现自动标注系统的迭代优化; 5、参与核心算法或模型的原创设计与工程落地,包括模型压缩、评测体系构建、性能调优等任务。