Momenta资深感知算法工程师(模型训练优化)

职位描述 - 研发基于深度学习的自动驾驶感知和预测的前沿技术； - 根据应用场景和客户需求定义，提供模型压缩训练优化及推理优化相关方案(包含算法及工程)； - 跟踪、分析、评估各主流深度学习框架； 职位要求 - 计算机/数学/物理/电子工程/自动控制专业硕士及以上学历，AI相关研究方向； - 精通C++，熟悉典型的计算机体系结构，有分布式性能优化经验，有出色的编程能力。 - 熟悉至少一种深度学习框架；具有2年以上深度学习框架开发经验。了解分布式训练，模型并行相关技术。 - 熟悉CUDA/TensorRT或其它AI加速库开发经验； - 熟练掌握Linux 应用环境、 有shell脚本编程经验；熟悉Python语言。

WeRide.ai is looking for an Engineering Tech Lead to join our Simulation team and help build the next generation of autonomous driving Simulation Engine, Algorithm and Modeling. What you will do: 1.Oversee WeRide’s Simulation direction, lead and grow algorithm team in this scope 2.Define roadmaps, drive technical projects and provide leadership in an innovative and fast-paced environment. 3.Design, implement and optimize existing and next-generation of Simulation Algorithm and Modeling, including agent (vehicle/pedestrian/cyclist/…) behavior modeling, evaluation modeling and scenario-based data mining. 4.Build tools and automation pipelines to process large-scale real-world traffic data for model training. 5.Work across teams to facilitate safe and fast iteration of the autonomous driving software components: perception, motion planning, control, localization, and other.

自动驾驶视觉算法高级/资深工程师（占据网络） 1、车载视觉感知算法以及端到端算法方向，用于车端高阶辅助驾驶功能。 2、侧重视觉BEVNet以及Lidar感知，包含但不限于检测、分割、深度估计等任务。 3、负责障碍物感知模型车端交付。 4、负责障碍物感知用户车数据闭环，大模型数据挖掘，视觉3D重建Autolabel。 5、负责自驾感知Foundation Model，World Model E2E仿真和数据生成。

1，算法开发与优化： 负责自动驾驶模型算法的研发设计，包括但不限于行为决策、轨迹生成、运动规划等模块的深度学习/强化学习模型设计 探索基于Transformer、模仿学习（Imitation Learning）、强化学习（RL）等前沿技术的模型算法设计、应用方案 优化自动驾驶算法的实时性、安全性和舒适性，解决复杂场景（如拥堵、交互博弈、长尾问题）下的规划挑战 2，数据驱动迭代： 构建和利用大规模驾驶数据集（仿真+真实数据），设计数据闭环 pipeline 提升规划性能 参与数据标注、场景挖掘、仿真测试等环节，推动算法迭代 3，系统集成与部署： 与感知、控制等模块团队协作，实现模型算法在车载计算平台的部署 支持实车测试，分析问题并提出改进方案。 4，前沿技术跟踪： 跟进学术界（如CVPR、ICRA、CoRL）和工业界最新进展，将创新技术落地到量产或研发项目中