商汤智能驾驶感知交付leader
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机科学、自动化、电子信息工程、数学等相关专业。具有扎实的专业基础知识，包括但不限于计算机视觉、机器学习、深度学习、图像处理、传感器技术等。 2. 具有 5 年以上智能驾驶项目交付经验，熟悉智能驾驶系统的整体架构和工作流程，有实际的量产项目经验者优先。 3. 具备丰富的项目管理经验，能够有效地领导和管理项目团队，制定项目计划和目标，合理分配团队成员的工作任务，监督项目进度和质量，激励团队成员，提升团队整体技术水平和研发效率。 4. 熟悉智能驾驶感知技术，包括静态模型、动态模型、融合后处理等，能够与感知团队中的各个经理进行有效的沟通和协作，共同推动感知功能的开发和优…
工作职责
1.负责智能驾驶感知项目的整体交付工作，制定项目交付计划和策略，确保项目按时、高质量完成交付。 2. 协同内部资源，与感知团队中的静态模型经理、动态模型经理、融合后处理经理等紧密合作，协调各方工作，确保感知功能的开发和优化工作顺利进行，满足项目交付要求。 3. 与上下游部门进行有效的沟通和协作，特别是系统部门和规控算法部门，共同解决智能驾驶量产项目中存在的问题，推动项目的顺利进行。 4. 负责项目交付过程中的风险评估和管理，及时发现和解决潜在问题，确保项目交付的顺利进行。 5. 关注智能驾驶领域的最新技术发展趋势和市场需求，积极参与行业技术交流活动，与高校、科研机构等建立合作关系，开展前沿技术研究和创新项目，为公司智能驾驶产品的技术升级和创新发展提供技术支持和储备。
1. 城区功能规划算法开发与优化： 负责智能驾驶车辆在城区复杂交通环境下的规划算法开发与优化工作，重点聚焦于 C - NOP（城市导航辅助驾驶）功能，确保车辆在城区道路能够实现安全、高效、舒适的自动驾驶。 深入研究城区交通场景的特点和需求，包括但不限于路口转弯、变道超车、跟车行驶、交通信号灯识别与响应等，设计合理的规划算法架构，实现车辆在各种场景下的最优路径规划和行为决策。 基于大量的实际交通数据和模拟场景，不断优化规划算法，提高算法的准确性和鲁棒性，以应对城区多样化的交通状况和复杂的道路环境，确保车辆在不同工况下都能做出正确的行为决策。 2. 团队管理与技术指导 作为城区功能开发团队的leader，带领规划算法团队完成项目目标，制定团队的工作计划和任务分配，合理安排团队成员的工作，确保项目按时、高质量交付。 为团队成员提供技术指导和支持，帮助解决算法开发过程中遇到的技术难题，提升团队整体技术水平和研发能力，促进团队成员的技术成长和职业发展。 组织团队内部的技术交流和分享活动，鼓励团队成员之间的合作与创新，营造良好的团队氛围，提高团队的凝聚力和战斗力。 3. 跨部门协作与沟通 与感知、预测、控制等其他智能驾驶团队紧密合作，确保规划算法与各模块之间的无缝对接和协同工作，共同推动城区功能的开发和优化。 与产品、测试、质量等部门保持密切沟通，了解产品需求和市场反馈，根据测试结果和用户意见及时调整和优化规划算法，确保产品满足用户需求和市场期望。
1、带领团队进行图像（2D/3D）和点云领域的核心感知算法研发与优化，包括但不限于：目标检测、语义/实例分割、多目标跟踪、通用障碍物、多传感器融合等； 2、探索并将最前沿的深度学习模型（如Transformer、BEV感知、Occupancy Networks等）应用于云端真值系统； 3、对感知模型的性能瓶颈进行深度分析和攻关，持续提升算法在精度、速度与稳定性上的表现；
1. 负责智能驾驶感知系统中静态模型算法的研发与优化工作，包括但不限于车道线检测、交通标志识别、道路边界识别等静态环境感知任务，提升算法的准确性、鲁棒性和实时性，为车辆的决策规划提供可靠的静态环境信息； 2. 深入研究和应用深度学习、计算机视觉等技术，设计高效的静态模型算法，优化模型结构和参数，提高算法在不同场景下的适应性和性能表现； 3. 基于大量的实际道路数据和模拟场景，对静态模型算法进行训练和优化，确保算法在各种复杂环境下的稳定性和可靠性； 4. 与感知团队的其他成员（如动态模型算法专家、感知融合专家等）紧密合作，共同解决感知系统中的技术难题，提升整个感知系统的性能和可靠性； 5. 与算法团队、软件团队、硬件团队等其他相关部门进行有效的沟通和协作，确保静态模型算法的开发和优化工作与整个智能驾驶项目的进度和目标保持一致。
1. 负责自动驾驶泊车场景中，基于视觉、超声、IMU、轮速等多种传感器的感知融合算法研发工作； 2. 负责基于多传感器的Freespace区域融合、边界生成以及动态障碍物处理工作； 3. 负责车位融合工作，包括车位的跟踪、优化、属性判定等工作； 4. 负责融合算法在产品线的部署优化与精度对齐工作，与共同完成量产项目的交付。