
文远知行标注算法工程师
社招全职地点:广州状态:招聘
任职要求
计算机、电子、自动化、应用数学等相关专业硕士或以上学历; 具有良好的机器学习和深度学习的理论基础,良好的数学基础以及分析解决问题的能力; 具备扎实的Python/C++开发能力,有良好的编程习惯; 对激光雷达/图像/融合的目标检测、目…
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工作职责
公司介绍: 文远知行(WeRide)成立于 2017 年,是全球领先的 L4 级自动驾驶科技公司,致力于“以无人驾驶改变人类出行”,已在全球超过 25 个城市开展自动驾驶研发、测试及运营,累积自动驾驶里程超1600万公里,应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫,形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵,提供网约车、随需公交、同城货运、智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。 凭借“1个平台+3大场景+5大产品”的多元商业化战略,文远知行商业营收居同类自动驾驶企业之首,已与多家全球顶级主机厂和一级供应商达成战略合作伙伴关系,包括雷诺日产三菱联盟、宇通集团、博世、广汽集团等,不断为人类出行提供更多新选择。 Data团队介绍: 在无人车等行业中,数据的重要性不言而喻,尤其是当模型越来越大,甚至算法建模流程逐渐从data-driven向data-centric转变的趋势下,对数据的处理越来越被重视。 数据组的是打通自动驾驶数据闭环链路,包括数据采集、数据索引、数据挖掘、数据标注、模型训练等多个方面,打造一个完整的闭环,加快自动驾驶算法的迭代速度。同时,数据组也开发了多个数据分析和处理的工具链,全方位打造企业级的大数据平台。 自动化标注组介绍: 在数据处理中,数据标注是重要一环,我们希望在传统人工标注中加入更多智能,更多地让模型来自动、半自动地完成数据标注,以解决人工标注中的成本、效率和数据质量等问题,有力地“赋能”业务。 与具体业务中的模型开发不同,标注阶段有更加充足的计算资源、有更加丰富的数据,可以选择更大更新的模型(包括大模型),同时还有人类在环(Human-in-the-loop) -- 这些独有的特点非常有意思,更重要地,它们也是自动化标注这件事可以成立的重要原因。 工作职责: 我们正在寻找一位自动化标注工程师,负责设计和开发自动驾驶数据自动化和半自动化标注算法,并与标注工具开发团队协作,研发标注工具优化方案,核心职责包括: 设计和开发自动驾驶数据自动化和半自动化标注算法,提高标注效率和准确性,包括但不限于:点云检测/识别/分割、图像检测/识别/分割等; 与标注工具开发团队协作,研发标注工具优化方案,提高标注工具的易用性和功能性; 研究和探索新的自动化标注技术和算法,不断提升数据标注的效率和准确性。
包括英文材料
学历+
机器学习+
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Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
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Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
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Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
深度学习+
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Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
Python+
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中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
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C+++
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LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
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-负责设计和研发全自动标注算法,提升感知车端/云端模型所需数据的标注自动化比例 -负责设计和研发半自动交互标注算法,提升感知车端/云端模型所需数据人工标注的效率 -负责设计和研发标注质检算法,提升感知标注数据的质量 -负责优化标注数据生产框架,提升数据生产在大规模计算资源上的运行效率 -标注任务包括但不限于:点云检测/识别/分割、图像检测/识别/分割等
更新于 2024-06-20北京

社招算法
1. 负责 3D 目标检测与跟踪算法的调研与预研,面向云端自动标注场景,探索并落地检测-跟踪一体化的前沿方案; 2. 负责点云全景分割算法的调研与预研,优化面向云端标注的高精度、高效率分割方法; 3. 负责车道线检测算法的调研与预研,结合云端标注需求,设计高效检测方案,并探索基于众包的标注协同策略; 4. 负责红绿灯检测算法的调研与预研,构建适用于云端大规模自动标注的鲁棒检测系统; 5. 负责轨迹交互标注算法的研发,预研基于 Diffusion-Decorder 架构的端到端轨迹生成方法,并设计多模态交互机制,支持用户高效修改与新增轨迹。
更新于 2025-12-23北京|上海|杭州