TCL信息安全工程师

1. 负责BG区块链相关SDL工作，包括应用安全评审、安全测试、代码审计、安全方案沉淀、安全漏洞修复跟进，验证； 2. 负责BG区块链相关安全安全运营、安全对抗； 3. 负责BG区块链安全应急响应工作，包括应急响应流程建设，应急演练，应急处理，复盘总结； 4. 熟悉数据量化分析各类信息安全数据，制定安全SLA，并优化和完善现有的安全策略，推动方案在业务侧落地。

1.负责alibaba国际站 数字营销的前端架构设计及研发，保障系统的安全、可扩展以及质量和性能，与PD、UED、Java 工程师协作，完成设计交互实现、数据交互、动态信息展现 2.关注用户体验，与合作方一起不断改进产品的易用性；运用AI能力重塑 广告后台BP、广告前台创意 的产品形态，提升用户体验和客服效能 3.研究和探索创新的开发思路和新的前端技术，结合业务特点创新应用AI技术，解决前端团队开发过程中面临的各类问题，提升个人和团队的开发效能 4.参与跨境B类全球化创意中心的规划建设，包括可视化制作、可视化渲染、D2C、自动化审核、自动化生产、智能诊断等，推动协助相关团队并落地未来产品和系统规划

-基于亚马逊云或微软云构建自动驾驶OTA（Over-the-Air）云端平台，支持车辆软件升级、数据回传及远程诊断功能的高效管理‌ -设计分布式系统架构，集成自动化部署流程（CI/CD），确保平台支持高并发、低延时的OTA服务，满足车规级安全与稳定性要求‌ -制定OTA云平台架构方案与各数据系统、软件系统、信息安全系统的对接方案，并组织系统对接联调 -负责OTA云端平台的任务运营和管理

公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)