哈啰感知算法实习生（静态要素感知方向）-【自动驾驶】

1、探索自动驾驶前沿算法，如端到端算法、闭环训练方式等，完成模型训练与方法验证； 2、参与感知算法研发，解决 3D Occupancy、动静态要素的感知难点问题；

1、参与自动驾驶静态要素（如红绿灯、箭头、地面标识、车道线、路沿等）的云端自动标注系统研发，助力真值系统构建与感知系统的高效数据生产； 2、探索大模型（如多模态/视觉语言模型）在地图Agent中的应用，推动静态要素自动标注流程的泛化能力、理解能力与自动决策水平； 3、研究corner case的发现与筛选方法，结合分布建模、异常检测、大模型语义理解等手段，提升自动标注系统的质量与鲁棒性； 4、协助构建从数据采集、挖掘、标注、训练、部署到badcase回归的高效闭环体系，实现自动标注系统的迭代优化； 5、参与核心算法或模型的原创设计与工程落地，包括模型压缩、评测体系构建、性能调优等任务。

1.负责城区/高速NOA场景下的感知算法研发，包含车道线、道路边界、地面箭头等路面静态要素检测工作； 2.探索先验地图前融合算法来提升遮挡、复杂路口以及超视距区域感知能力上限； 3.探索LLM和检测模型结合提高道路场景理解能力； 4.负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地，如型优化、评测体系化构建、case迭代等； 5.掌握数据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路，并伴随业务开展持续优化； 6.掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力。

1、负责ADAS、城区/高速NOA场景下的感知算法研发，包含交通灯、标识牌检测等空中要素检测工作; 2、探索2D\3D的检测，以及时序和多传感器融合算法； 3、负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地，如模型优化、评测体系化构建、case选代等; 4、掌握教据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路，并伴随业务开展持续优化: 5、掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力;