地平线感知融合算法/后处理工程师/专家
任职要求
1、拥有硕士及以上学历，计算机/电子/自动化等相关专业学位；有ACM经验者优先，有顶级学术会议或期刊（如IEEE Transactions on Robotics、IROS、ICRA）的发表记录者优先; 2、熟悉常见的数据融合技术，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，并对多传感器融合有深入研究； 3、有强烈的团队合作精神，出色的沟通能力和问题解决能力。 4、具备出色的算法设计和分析能力，对最新的科研动态保持敏感，并…
工作职责
1、负责自动驾驶场景下的多传感器数据融合技术研发，例如radar、摄像头、liadr等传感器的数据融合； 2、或者从事感知后处理工作如2D障碍物投射3D，测距、测速、cipv、aeb障碍物等工作； 3、可以从事针对车端算法或者云端大模型真值系统的传感器融合； 4、使用learning-based或者rule base方式(2D投射3D 滤波测距测速tracking)； 5、研究和开发先进的多传感器融合算法，提高自动驾驶系统的感知能力和鲁棒性； 6、负责感知融合算法的验证、评估和优化，确保在各种环境和条件下的高性能；
1.负责城区、高速辅助驾驶系统环境模型构建相关算法开发及工程化落地； 2.构建两段式方案自动驾驶环境认知能力以及环境模型的研发； 3.根据感知静态要素、高精地图，构建道路模型，结合导航、感知动态障碍物等，为决策规划提供准确、安全的行驶环境；包括逻辑要素构建、道路拓扑、车道参考线、静态要素关联等 4.根据交通流、freespace、目标车辆等可用信息构建安全车道和行驶参考线，解决非结构化道路、非对称路口、施工区等场景的通行问题 5.参与工程化项目开发，分析泛化问题，并设计优化和解决方案
1. 支持公司智驾内部多平台、多传感器配置（radar/4d_image_radar + lidar + camera)、多硬件平台（P1/Orin）感知后处理+融合算法开发优化交付； 2. 支持纯视觉感知后处理od_post 迭代优化交付； 3. 支持lidar_vision_radar 三元传感器大融合版本后处理算法开发交付； 4. 支持radar/4d image radar融合算法开发交付； 5. 支持行车/泊车/主动安全feature上od后处理问题开发优化；
地图的scale up 会是未来1-2年的重点内容，其中关键因素为自动化算法需要承接当前人工制图中大部分功能(例如painted line和不可跨越障碍物等要素) 1.开发静态元素BEV/Occupancy算法，包括模型结构、多帧融合算法、多数据源融合算法以及相关后处理算法 2.建立云端数据自动标注 Pipeline、数据挖掘机制以及难样本分析等工具链持续迭代模型能力。
1、负责智能驾驶系统中相机感知模块输出的各类元素（动态目标、静态目标、占用栅格（OCC）、车道线、停止线、斑马线等）解码、后处理与优化； 2、设计并实现目标跟踪算法（如多目标跟踪MOT），车道线跟踪、稳定与过滤，占用图增强和跟踪，提升感知效果和系统鲁棒性； 3、针对感知模块的不同输出（目标框、分割图、特征点等）进行数据融合、噪声抑制、时空滤波等优化处理，提升感知稳定性和准确率； 4、进行性能分析和算力优化，保证在NVIDIA/地平线/MDC等嵌入式平台上实现高帧率、低延迟的运行效果； 5、参与感知后处理系统的整体架构设计、模块划分及接口定义，支持仿真验证、实车测试及快速问题定位； 6、针对测试反馈持续优化后处理效果，提升各类感知元素的稳定性、准确率和系统鲁棒性；