大疆中/高级传感器算法工程师（TOF模组）
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机、自动化、通信、电子、机械、仪器、数学、物理学等理工科专业；
2. 对TOF模组的光电信号产生原理、后处理以及延伸至感知应用的前处理有系统性把握；
…工作职责
1. 负责TOF模组测量解算&标定算法的设计、开发、调优及测试； 2. 负责TOF模组标定算法工站的落地和量产实现； 3. 负责TOF模组coner case/非友好场景的优化处理，标志位输出； 4. 参与激光雷达、TOF模组等光电传感器的前沿技术的调研与预研。
1. 负责激光雷达及TOF模组光机电算的物理建模与仿真、底层信号处理与数据分析； 2. 负责激光雷达及TOF模组解算&标定算法的设计、开发、调优及测试； 3. 负责激光雷达及TOF模组底层辅助功能的设计调优、开发和测试分析；负责激光雷达及TOF模组标定算法的落地和量产实现； 4. 参与激光雷达及TOF模组前沿技术的调研、探究及工程化落地； 5. 有基于神经网络方法做信号处理经验者优先。
负责感知算法相关研究、开发与产品化，包括但不限于： 1. 负责承接多模态感知算法，包括但不限于视觉、激光雷达、亳米波雷达的深度、检测、分割、occ、动态等感知任务，并落地产品； 2. 结合自研平台硬件设计，选择高效的backbone和网络结构，并对网络进行压缩部署，实现高效端侧部署； 3. 负责研究视觉相机、结构光、激光雷达等传感器的特性，开发相关的传感器算法并落地产品； 4. 跟进调研最新的网络算法，并且导入新网络改善感知能力。
负责感知算法相关研究、开发与产品化，包括但不限于： 1. 负责承接多模态感知算法，包括但不限于视觉、激光雷达、毫米波雷达的深度、检测、分割、occ、动态等感知任务，并落地产品； 2. 结合自研平台硬件设计，选择高效的backbone和网络结构，并对网络进行压缩部署，实现高效端侧部署； 3. 负责研究视觉相机、结构光、激光雷达等传感器的特性，开发相关的传感器算法并落地产品； 4. 跟进调研最新的网络算法，并且导入新网络改善感知能力。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。