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地平线自动驾驶 4D 重建算法实习生

实习兼职算法序列地点:北京 | 上海 | 香港状态:招聘

任职要求


1、技术深广度:
-深厚的深度学习功底,精通 PyTorch 及常用分布式训练框架;
-对 3DGS (3D Gaussian Splatting)、VGGT/Dust3R、MVS/SfM 等技术有深刻理解或实战经验;
-熟悉 Neural Rendering、Diffusion/Transformer 模型在视觉重建中的应用;
2、工程与协作:具备优秀的编程能力(Python/C++)与逻辑思维,能够将复杂的学术思路转化为高效的代码实现;
【加分项】
-有大规模视觉基础模型(Vision Foundation Models)开发经验;
-在知名 AI 实验室或头部自动驾驶公司有相关项目经历
【关于我们】
我…
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工作职责


-前沿算法研发:探索并优化基于神经网络的 4D 重建算法,涵盖动态场景表示、时空一致性建模及大规模前馈推理架构;
-核心模型设计:负责数据处理流水线搭建、模型架构演进及训练优化,推动重建精度与泛化能力的突破;
-领域技术前瞻:跟踪 3D/4D 视觉与多模态大模型的最新趋势(如 Generative Priors, Large Reconstruction Models),参与技术选型与创新性预研;
-全场景落地:协同团队将算法应用于自动驾驶闭环仿真、长尾场景生成等业务逻辑,实现技术闭环。
包括英文材料
深度学习+
PyTorch+
Transformer+
还有更多 •••
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-负责基于路采的图像及点云数据的室外/城市等场景的高质量的三维重建 -负责NeRF/3DGS及相关AIGC算法在城市自动驾驶场景的研究和应用落地,实现自动驾驶闭环仿真 -利用上述算法对自动驾驶数据进行场景泛化及数据合成,包括但不限于:新视角数据生成、障碍物轨迹改变、插入虚拟物体等 -负责算法迭代和优化,提升算法的渲染质量和性能

更新于 2024-06-21北京
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自动驾驶: 1、负责自动驾驶动态目标感知算法设计和优化,包括但不限于3D目标检测与跟踪、图像/点云语义分割、物体动静态估计、Radar融合以及相应的数据挖掘与仿真算法; 2、静态感知模块研发,包括但不限于各类静态障碍物检测跟踪、地图元素识别及其矢量化/语义化/拓扑化、可行驶区域/BEV分割/OccupancyNetwork及针对真实世界中OpenVocabulary的众包地图大模型研发; 3、感知基础算法研发,包括但不限于时序多模态等基础感知模块,大规模多模态预训练算法,室外大范围动静态场景重建与编辑技术,基于(可提示)交互式智能标注系统等。

更新于 2025-03-31杭州
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更新于 2025-05-22北京
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1、负责数据驱动的云端大模型算法研发和优化,研发场景与标签的生成式算法技术,探索视觉/点云基座大模型的前沿算法与应用,包括但不限于depth/semantic/flow等方向 2、基于海量量产数据,研发无监督/自监督算法,持续探索大模型的语义理解能力和空间感知能力;

更新于 2025-06-03武汉