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Momenta端到端模型算法工程师-静态元素

社招全职地点:北京 | 苏州 | 上海状态:招聘

任职要求


1. 硕士及以上学历,计算机科学、人工智能、机器人、自动化等相关领域。
2. 精通深度学习计算机视觉中的应用,熟练掌握目标检测(YOLO、DETR)、语义分割(UNet、DeepLab)、关键点检测等任务。
3. 具备红绿灯/交通标识等静态元素感知的实战经验,熟悉相关数据集(如BDD100K、Mapillary Vistas、COCO)。
4. 熟练使用PyTorch/TensorFlow框架,具备端到端模型从训练到部署的全流程能力。
5. 熟练使用Python/C++,熟悉Linux开发环境及CUDA加速。

工作职责


1. 负责研发面向高精度静态环境感知的端到端深度学习模型,重点覆盖交通信号灯(红绿灯)、交通标识、车道线、路缘、静态障碍物等关键元素的检测与识别。
2. 构建并优化基于多传感器(摄像头、激光雷达、高精地图)融合的静态场景感知算法,确保在复杂城市道路、隧道、强光/弱光等极端场景下的鲁棒性。
3. 主导红绿灯的状态识别(颜色、闪烁、倒计时)及空间定位算法研发,解决小目标检测、遮挡、动态背光等关键技术挑战。
4. 设计端到端模型架构(如BEV感知、Transformer-based模型),实现从原始数据到结构化静态场景输出的高效映射。
包括英文材料
学历+
深度学习+
OpenCV+
PyTorch+
TensorFlow+
Python+
C+++
Linux+
CUDA+
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社招3年以上自动驾驶

1. 负责端到端算法模型设计研发和工程落地,包括动静态元素感知,occupancy 感知,障碍物轨迹预测,行为决策等端到端算法; 2. 研发交付通用感知算法模型,具备query-base onemodel多模块交互能力,构建全场景空间感知能力和行为预测能力; 3. 构建端到端算法模型自监督训练框架,探索occupancy预训练空间智能方案,通过数据闭环持续迭代模型能力; 4. 持续提升端到端算法模型中occupancy性能指标,扩展occupancy 在3DGS与worldmodel上的应用。

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社招3年以上自动驾驶

1. 负责理想汽车自动驾驶端到端模型方法研发和工程落地,包括但不限于动静态感知/通用障碍物/障碍物预测决策等端到端模型; 2. 负责设计高性能上限,具备量产能力的端到端模型算法,包括但不限于diffusion、VLM等模型算法; 3. 开发高效离线训练框架,以及可实时运行的在线推理框架,优化模型推理性能,研发模型部署工具链和优化工具; 4. 建立云端数据感知/决策联合标注Pipeline、数据挖掘机制以及难样本分析等工具链,利用影子模型挖掘众包数据,通过数据闭环持续选代模型能力。

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1、负责以视觉为主的空中离散要素开发,包括重建其3D信息及与道路结构的绑定信息; 2、负责辅助驾驶中路口通行功能的性能调优及工程落地等工作; 3、参与辅助驾驶泛化的评测集构建以及训练集迭代,保障所负责功能的版本质量。

更新于 2025-08-19
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社招A49872

1. 自动驾驶端到端模型研发; 2. 研发红绿灯端到端模型; 3. 研发静态感知车端、云端策略; 4. 研发在线建图、众包建图、label4d产线等任务;

更新于 2024-11-13