菜鸟菜鸟-感知算法专家-杭州
社招全职3年以上技术类-算法地点：杭州状态：招聘
任职要求
1. 硕士研究生及以上学历，计算机、人工智能、自动化、计算数学等相关专业，具备扎实的数理功底； 2. 精通图像点云多模态检测、跟踪、分割、BEV感知、融合算法中的一种或多种，熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架； 3. 具备多年自动驾驶工作经验，及优秀的创新能力、团队协作能力和沟通能力；有过规模化阶段算法研发和持续改进经历者优先； 4. 了解端到端、世界模型、VLM/VLA等一个或多个方向中的技术，对深度学习平台和模型量化有深度经验者优先； 5. 具备良好的技术视野和“技术争先”要性，在CVPR/ICCV/ECCV/ICLR/SIGGRAPH/AAAI/ICRA等计算机视觉与机器学习领域顶会期刊论文发表者优先。
工作职责
1. 面向L4无人物流车所面临的公开道路 + 站内配送场景，持续优化动态目标检测、跟踪、速度估计、occupancy方案，具备重视觉/纯视觉感知算法的量产经验； 2. 深入理解自动驾驶场景，能有效应对实际中挑战场景和长尾问题（如异形车、超慢速动静态估计、异常恶劣天气等），持续提升L4规模化阶段的感知安全与智能水平； 3. 跟进国内外先进成果，结合业务场景，探索车端算法和云端大语言模型、数据解算一体化的解决方案。
包括英文材料
学历+
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
自动驾驶+
https://www.youtube.com/watch?v=_q4WUxgwDeg&list=PL05umP7R6ij321zzKXK6XCQXAaaYjQbzr
Lecture: Self-Driving Cars (Prof. Andreas Geiger, University of Tübingen)
https://www.youtube.com/watch?v=NkI9ia2cLhc&list=PLB0Tybl0UNfYoJE7ZwsBQoDIG4YN9ptyY
You will learn to make a self-driving car simulation by implementing every component one by one. I will teach you how to implement the car driving mechanics, how to define the environment, how to simulate some sensors, how to detect collisions and how to make the car control itself using a neural network.
CVPR+
https://cvpr.thecvf.com/
ICCV+
https://iccv.thecvf.com/
ICCV is the premier international computer vision event comprising the main conference and several co-located workshops and tutorials.
ECCV+
https://eccv.ecva.net/
ECCV is the official event under the European Computer Vision Association and is biannual on even numbered years.
ICLR+
https://iclr.cc/
OpenCV+
https://learnopencv.com/getting-started-with-opencv/
At LearnOpenCV we are on a mission to educate the global workforce in computer vision and AI.
https://opencv.org/university/free-opencv-course/
This free OpenCV course will teach you how to manipulate images and videos, and detect objects and faces, among other exciting topics in just about 3 hours.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
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社招5年以上研发类
1. 通用视觉场景感知，包括检测、分割、识别、深度估计、OCR等； 2. 基于diffusion类的大模型感知，如单步SD深度估计、SD分割、法向图等； 3. 光感知，如白平衡、色温、照度、多光谱等估计； 4. 多任务感知，设计多任务感知架构，最大程度地通过共享计算达到接近单任务效果； 5. 图像质量评价如：画质、美学等图像评分； 6. 多帧运动估计。
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1. 核心技术攻关：主导基于视觉信息的3D内容生产，突破高质量内容、高效率生产等技术瓶颈； 2. 前沿技术的场景化探索：研究3D视觉方向（包含但不限于：三维重建与生成、新视角合成、空间感知）的前沿技术趋势，探索技术场景化的路径，结合业务需求孵化创新应用。
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更新于 2025-08-05
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1. 负责通用视觉场景感知，包括检测、分割、识别、深度估计、OCR等； 2. 负责基于diffusion类的大模型感知，如Marigold等； 3. 负责光感知，如色温、照度、多光谱等； 4. 多任务感知，一个模型同时解决多个感知任务的multitask研究，多模态决策大脑等；