商汤IAG-感知后处理工程师
任职要求
1、本科及以上学历，计算机、人工智能、电子工程、自动化等相关专业； 2、熟悉深度学习/计算机视觉基础，理解检测、分割、深度估计等典型感知任务； 3、熟练掌握C++，有良好的工程化开发习惯，了解CUDA加速、TensorRT、HORIZON模型工具链部署等技术优先； 4、熟悉至少一种后处理核心技术，如卡尔曼滤波、匈牙利匹配、多目标跟踪（MOT）、轨迹预测、时空融合等； 5、有实际开发或优化过以下元素之一者优先：动态目标跟踪、静态目标识别、OCC建图优化、车道线稳定、停止线/斑马线检测； …
工作职责
1、负责智能驾驶系统中相机感知模块输出的各类元素（动态目标、静态目标、占用栅格（OCC）、车道线、停止线、斑马线等）解码、后处理与优化； 2、设计并实现目标跟踪算法（如多目标跟踪MOT），车道线跟踪、稳定与过滤，占用图增强和跟踪，提升感知效果和系统鲁棒性； 3、针对感知模块的不同输出（目标框、分割图、特征点等）进行数据融合、噪声抑制、时空滤波等优化处理，提升感知稳定性和准确率； 4、进行性能分析和算力优化，保证在NVIDIA/地平线/MDC等嵌入式平台上实现高帧率、低延迟的运行效果； 5、参与感知后处理系统的整体架构设计、模块划分及接口定义，支持仿真验证、实车测试及快速问题定位； 6、针对测试反馈持续优化后处理效果，提升各类感知元素的稳定性、准确率和系统鲁棒性；
1. 下游技术对接与接口管理 (核心)： - 作为感知团队的主要技术接口人，牵头与下游模块（规划、控制、定位、系统集成、测试验证等）团队的技术沟通、需求对齐和问题协调。 - 负责定义、维护和优化感知模块与下游模块之间的数据接口规范、通信协议和性能指标要求。 - 主导跨模块的联合调试、集成测试和问题复现，确保感知输出满足下游功能的需求。 2. 跨模块问题定位与解决 (核心)： - 牵头分析和定位由感知输出异常或性能不足引发的下游功能问题（如规划决策失误、控制不稳定、定位跳变等）。 - 运用系统级思维，结合日志分析、数据回灌、实车测试等手段，快速准确地溯源问题至感知模块的具体环节（传感器、算法、标定、融合等）。 - 组织并主导跨团队（感知、下游模块、测试）的问题攻关会议，制定解决方案和行动计划，并跟踪闭环。 3. 需求转化与系统设计支持： - 深入理解下游模块对感知能力的需求（精度、时延、鲁棒性、覆盖范围等），并将其转化和分解为具体的、可执行的感知系统或子模块的需求。 - 参与感知系统架构设计和模块划分，确保设计能够有效支持下游需求，并考虑接口的清晰性和可维护性。 - 评估感知技术方案变更对下游功能和整体系统性能的潜在影响。 4. 性能评估与协同优化： - 主导或深度参与感知输出对下游功能影响的量化评估（如感知精度对规划舒适度、控制精度的贡献度分析）。 - 基于系统级性能指标（如接管率、舒适度、安全性）和下游反馈，推动感知算法、后处理或接口的协同优化，提升端到端的自动驾驶表现。 - 定义和监控跨模块的关键性能指标。
1、负责障碍物、路面元素（车道线、横向标线、路面标志和车位等）、OCC、TL、TS和光斑等感知算法研究，包括但不限于2D、3D几何检测、后处理和可见性方案优化等； 2、负责云端感知数据闭环和真值生产等工作内容。
1、负责智驾云端融合算法总体方案设计与核心模块研发，包括多源数据（车辆端感知结果、轨迹、地图、交通与路侧感知等）的时空对齐、关联与融合建模； 2、主导云端目标融合、轨迹预测、风险评估与全局路径/策略生成，并与车端算法形成闭环。构建大规模数据融合与评估体系，支撑模型真值生产融合优化； 3、推进融合算法在云端分布式架构上的高可用、高性能部署，参与平台技术规划与演进，提高团队整体技术水平；
1. 负责感知算法开发和工程化，包括但不限于：2D/3D检测分割算法开发，算法工程化等任务 2. 负责单目3D/环视3D业务模型迭代和优化，包括但不限于：数据迭代、模型迁移性、长尾问题等任务