哈啰感知算法工程师（激光雷达点云方向）-【自动驾驶】

-负责激光雷达、毫米波雷达等点云的目标检测、分割、识别、跟踪等相关算法研发，与其他工程师一起实现全无人状态下感知能力 -负责使用点云相关深度学习算法与其他方向研发工程师进行自动驾驶感知前沿感知技术研发工作 -负责对研发算法进行一定程度的自测验证，例如进行必要的数据挖掘工作、验证框架与度量指标的研发工作等 -负责与其他方向同学一起，做好实车应用效果

该岗位分3个方向，请同学们仔细阅读岗位JD，选择适合自己的方向进行投递。 【机器人算法工程师】（规划&控制方向） 职位描述： 1、负责机器人运动学、动力学建模，并实现机器人运动或者路径规划，运动控制等算法； 2、有机器人导航， 机械手臂抓取， 液压控制等相关机器人项目经验； 3、对接硬件、产品等职能同事，实现机器人整体功能的实现和调试； 4、负责算法的优化、移植和产品化。 【机器人算法工程师】（感知&建模方向） 职位描述： 1、负责工程机械智能化场景中基于深度学习激光雷达点云的3D目标检测、分割、跟踪等算法的研发及迭代优化； 2、参与工程机械智能化项目中的感知研发，开发并优化适用于复杂工况（如施工场景、恶劣天气条件）的点云处理和感知算法。 3、推动感知算法在工程机械智能化产品中的落地与优化提升，确保算法的高效运行和实时性； 4、结合工程机械的实际需求，对激光雷达点云数据进行预处理、特征提取和分析，为后续的感知任务提供高质量的数据支持； 5、参与多传感器融合算法的研发，探索激光雷达与其他传感器（如摄像头、IMU等）的协同工作模式，提高工程机械的环境感知能力； 6、跟踪和研究点云感知领域的最新技术动态，将其应用到实际项目中，保持公司技术的领先性。 【机器人算法工程师】（具身智能方向） 职位描述： 1、深入研究机器人多模态大模型（VLA模型）的理论及应用，包括预训练、微调策略、以及效果优化； 2、负责基于大模型的决策控制算法设计，探索前沿模仿学习（如 ACT、DP）及 Model-Based RL 算法在机器人上的研究与创新； 3、基于大模型开发创新算法框架，探索具身智能机器人实际场景中的应用方向，如 RT 系列等； 4、负责最新文献调研，跟踪多模态模型与机器人领域结合的技术前沿，提出具有创新性的研究思路； 5、参与并主导自定义数据集构建、特定任务的模型训练与评估； 6、推动具身智能系统算法在复杂场景下的理论研究，探索工程机械场景智能化解决方案。

多模态传感器融合感知端到端模型研发： -基于摄像头、激光雷达、3D/4D毫米波雷达等多模态传感器设计与开发融合感知模型与算法（包含但不限于：障碍物检测、OCC（Occupancy Network）、场景语义分割、跟踪等任务），提升在复杂场景、极端场景下的感知能力； -构建覆盖Corner Case的自动化数据采集与标注系统，开发数据质量评估体系，建立数据-模型迭代闭环机制； -通过自监督、弱监督学习提升模型泛化能力，加速数据飞轮，探索VLM、VLA等技术在数据飞轮中的实践与应用； -轻图/无图模型研发； -基于多模态传感器设计与实现轻图、无图模型，实现L4下的轻图实时生成，包含拓补信息、各种道路属性等的实时生成，为L4大规模应用提供基础道路感知能力； -构建轻图对应的数据闭环与数据飞轮，如挖掘算法、难例模拟生成方式、轻图适用的仿真系统等设计与实现。 世界模型研发： -设计基于多模态传感器的世界模型，为复杂问题解决效果验证、端到端模型验证提供强有力的仿真验证能力与感知能力； -构建为实现世界模型需要的数据闭环与数据飞轮，如数据采集、生成、自动化标注等相关强算法问题解决。

多模态传感器融合感知端到端模型研发： -基于摄像头、激光雷达、3D/4D毫米波雷达等多模态传感器设计与开发融合感知模型与算法（包含但不限于：障碍物检测、OCC（Occupancy Network）、场景语义分割、跟踪等任务），提升在复杂场景、极端场景下的感知能力； -构建覆盖Corner Case的自动化数据采集与标注系统，开发数据质量评估体系，建立数据-模型迭代闭环机制； -通过自监督、弱监督学习提升模型泛化能力，加速数据飞轮，探索VLM、VLA等技术在数据飞轮中的实践与应用； -轻图/无图模型研发； -基于多模态传感器设计与实现轻图、无图模型，实现L4下的轻图实时生成，包含拓补信息、各种道路属性等的实时生成，为L4大规模应用提供基础道路感知能力； -构建轻图对应的数据闭环与数据飞轮，如挖掘算法、难例模拟生成方式、轻图适用的仿真系统等设计与实现。 世界模型研发： -设计基于多模态传感器的世界模型，为复杂问题解决效果验证、端到端模型验证提供强有力的仿真验证能力与感知能力； -构建为实现世界模型需要的数据闭环与数据飞轮，如数据采集、生成、自动化标注等相关强算法问题解决。