TCLADAS感知算法工程师
任职要求
1、计算机、自动化、数学等相关专业，本科/硕士及以上学历。 2、了解相机成像原理，熟悉单/多目测距原理，有图像处理相关经验者优先。 2、扎实的编程功底、熟悉C/C++和Linux 3、掌握熟悉滤波器（KF、EKF、UKF、PF等），方法以及相关算法库使用经验者优先 4、熟悉各种跟踪算法及其优化者优先，熟悉曲线曲面相关…
工作职责
1、负责基于视觉检测的车辆、行人、车道线、交通标志等静动态目标跟踪和环境感知任务开发及相关算法性能迭代。 2、负责传统视觉相关算法包括多目标跟踪、动静态目标测距测速、车道线拟合、道路建模、多摄像头融合。 3、负责视觉算法相关软件框架优化，负责算法效率优化。 4、负责计算机视觉在车载平台上针对智能驾驶环境感知的算法研究和实现。 5、负责L2 ADAS功能如AEB/ACC/TJA/HMA/TSR.etc 感知/融合算法的功能落地。
工作职责 1. 负责ADAS、城区/高速NOA场景下的感知算法研发和数据闭环，包含模型真值生成链路、数据集构建、数据分析、数据挖掘、数据质检、指标看板等； 2. 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；掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力； 3. 探索使用data balance, 数据蒸馏等方法支持端侧和云上模型的可持续开发，同时针对特定场景构建特定数据集生产和算法回归评测工作； 4. 支持模型训练/回归/评测/CICD等自动化链路的开发和维护
1. 负责ADAS、Parking、城区/高速NOA场景下的感知算法研发，包含车道线、停车位、斑马线、箭头等路面标识检测模型，以及交通灯、标识牌检测等模型开发工作。 2. 基于Transformer/GNN实现数据驱动的车端道路拓扑模型搭建； 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迭代等 4. 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；掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力；
负责无图、轻图、端到端模型的数据闭环方向，包括基于规则和大模型的数据挖掘、数据自动标注、静态感知数据系统方案设计等方向 负责静态场景结构化拓扑、几何算法迭代，提升云端静态数据真值、特征自动化算法迭代 负责SD导航、ADAS等多模数据融合开发车云模型数据算法建模，提升感知与PNC超视距能力 负责数据闭环业务流串联开发，推进算法模块，各个子系统的生产流程自动化，提高迭代效率
1.负责自动驾驶软件相关软件的设计、开发及落地推进； 2.与感知算法、规控工程师协同完成系统集成以及车端研发工作； 3.参与应用软件车规化的工作，满足车载软件开发流程与质量；