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…
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；
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；