字节跳动科研合作经理

公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)

主要职责： （图像识别 三维重建经验 51word toC 袋鼠 数字孪生 新能源汽车） 1. 三维建模技术研究，包括NeRF建模、可微分几何建模、3D Gaussian Splatting建模算法等； 2. 负责非限定场景下的高精度相机位姿估计研究，包含COLMAP算法、SLAM算法等； 3. 负责3D Diffusion相关技术研究，包括多模态3D AIGC、材质生成等； 4. 负责隐式三维模型编辑相关技术研究，包括模型压缩、材质&光照解耦、显式&隐式模型融合等。 5. 负责通过人工智能的方式，提升过程效率和自动化程度，降低人工参与的成本，参与其他相关业务的 AI算法研发、数据处理、模型训练、模型调优和训练流程自动化;

1、参与大模型推理/训练优化。通过研发业界领先的AI Compiler 技术，支撑搜推场景在GPU上的训练计算性能优化；支持大模型推理优化技术在异构硬件上的落地； 2、参与各种大模型推理所需的功能性开发任务；相关编译优化功能开发，以图优化、算子融合、GPU高性能算子开发及自动Codegen等技术手段不断推高在不同卡型上的计算性能极限； 3、参与支持日常的大模型推理服务部署，参与内部日常提效工具的研发。

介绍：我们主要针对动漫影视剧行业研发生成式AI相关算法，加速高质量动漫影视剧生产。你将有机会深度参与动漫影视生产全流程，了解并解决生成式AI在行业落地的实际研究问题，为后续工业或学术发展做好充分准备和规划 1. 负责解决3D动漫影视行业相关的3D物体/人脸生成，表情生成等基础生成模型数据处理与训练 2. 负责模型注册，曲面变形，网格布线等基础图形学问题的创新算法的开发，以及性能优化