地平线感知模型算法leader（动态障碍物方向）
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、电子工程、车辆工程等相关专业，拥有5年以上在自动驾驶或机器人领域的感知算法研发经验； 2、有团队管理经验，能设计研发方案、统筹安排团队研发进度，确保项目顺利交付。 2、精通CNN、Transformer等现代深度学习架构，在2D/3D目标检测、分割等领域有深厚的积累和成功的项目经验； 3、对点云数据结构有深刻理解，熟练掌握PointPillars、PointRCNN、VoxelNet…
工作职责
1、带领团队进行图像（2D/3D）和点云领域的核心感知算法研发与优化，包括但不限于：目标检测、语义/实例分割、多目标跟踪、通用障碍物、多传感器融合等； 2、探索并将最前沿的深度学习模型（如Transformer、BEV感知、Occupancy Networks等）应用于云端真值系统； 3、对感知模型的性能瓶颈进行深度分析和攻关，持续提升算法在精度、速度与稳定性上的表现；
1.负责智能驾驶感知项目的整体交付工作，制定项目交付计划和策略，确保项目按时、高质量完成交付。 2. 协同内部资源，与感知团队中的静态模型经理、动态模型经理、融合后处理经理等紧密合作，协调各方工作，确保感知功能的开发和优化工作顺利进行，满足项目交付要求。 3. 与上下游部门进行有效的沟通和协作，特别是系统部门和规控算法部门，共同解决智能驾驶量产项目中存在的问题，推动项目的顺利进行。 4. 负责项目交付过程中的风险评估和管理，及时发现和解决潜在问题，确保项目交付的顺利进行。 5. 关注智能驾驶领域的最新技术发展趋势和市场需求，积极参与行业技术交流活动，与高校、科研机构等建立合作关系，开展前沿技术研究和创新项目，为公司智能驾驶产品的技术升级和创新发展提供技术支持和储备。
1、负责字节跳动泛体验和泛安全领域各业务场景下，大模型算法应用研究与算法落地工作，业务场景包括但不限于反馈理解/摘要总结/内容质量/事件感知/可信AI等； 2、跟踪大模型领域的最新研究成果，用以持续提升算法应用效果，包括不限于Pretrain/CT/SFT/RAG/PE/Agent等； 3、深度参与产品研发项目，和产品经理/工程研发/质量/运营等同学密切配合，提高项目整体效率和收益。
1.负责 LBS 场景下智能推荐引擎的整体算法架构设计与技术研发，应用推荐系统相关机器学习/深度学习/图神经网络/大模型等技术提升系统效果与用户体验； 2.负责推荐系统召回、相关性、排序、多目标优化等模块的研究与优化，包括特征工程、模型训练、在线推理等全链路工作； 3.分析海量用户位置轨迹与行为数据，挖掘时空关联模式，构建用户画像、POI 特征和上下文感知的推荐策略，并持续优化； 4.带领并管理算法团队，制定技术发展规划与团队目标，指导成员完成算法研发、效果评估和业务落地。
1.负责 LBS 场景下智能推荐引擎的整体算法架构设计与技术研发，应用推荐系统相关机器学习/深度学习/图神经网络/大模型等技术提升系统效果与用户体验； 2.负责推荐系统召回、相关性、排序、多目标优化等模块的研究与优化，包括特征工程、模型训练、在线推理等全链路工作； 3.分析海量用户位置轨迹与行为数据，挖掘时空关联模式，构建用户画像、POI 特征和上下文感知的推荐策略，并持续优化； 4.带领并管理算法团队，制定技术发展规划与团队目标，指导成员完成算法研发、效果评估和业务落地。