Momenta视觉感知算法实习生
任职要求
- 计算机、电子或通讯相关专业硕士以上在读；
- 具有良好的计算机理论基础，扎实的Python代码功底与开发能力；
- 熟练使用开发常用工具、Li…工作职责
- 智能座舱中基础算法（人体、手势、物体等检测算法）的相关算法与工程研发； - 人手3D关键点模型训练； - 手势识别模型训练； - 真值三维重建系统开发与维护； - 座舱视觉大模型研发；
1. 负责自动驾驶业务场景下的感知算法研发，调研跟进前沿算法，辅助业务落地，包括但不限于： a）激光雷达3D多任务感知，如3D Object Detection，3D Semantic Segmentation， 3D Occupancy Flow Prediction, EndToEnd, World Model等； b）BEV视觉感知和前融合算法，如BEVDet，BEVFusion，Occupancy Network等； c）感知全链路研发，如跟踪，多传感器融合等； 2. 负责自动驾驶数据算法研发，助力数据自动化生产和4D真值构建，包括单不限于： a) SLAM/SFM算法研发； b) 基于Deep Learning的MonoDepth/Multi-View Stereo算法研发； c）NerF相关算法研发； d）大模型AIGC、LMM、NerF、3D Gaussian生成等技术研发； 3. 将相关结果总结沉淀，发表高水平论文 。
1. 负责预瞄前端算法的开发，即使用激光雷达，摄像头等感知设备，结合传感融合的算法，获取供底盘使用的路面高程，路面特征等信息； 2. 负责预瞄视觉算法设计、代码开发； 3. 负责预瞄前端算法设计说明书、标定/测试手册等的撰写； 4. 负责相应软件到车载控制器的集成方案制定与相关测试工作。
1、具备深度学习理论基础，熟悉常见深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。 2、掌握卷积神经网络(CNN)、Transformer等核心模型架构，了解目标检测、分割等视觉任务的经典算法，具备独立设计和实现神经网络模型的能力。 3、熟悉MapTR、HDMapNet等高精地图构建算法的原理和实现，有智能驾驶场景下视觉感知算法的实践经验，了解BEV(Bird's Eye View)表示和相关算法。 4、加分项：在CVPR、ICCV、AAAI等顶级会议上发表过论文；参与过相关领域的开源项目或比赛并获得较好成绩。