商汤IAG-智能驾驶-感知融合高级算法工程师
任职要求
1. 计算机、软件、自动化、电子、机器人、车辆等相关专业，硕士及以上学历 2. 有扎实的数学功底，熟悉概率论、线性代数、最优化理论； 3. 熟悉常见相机模型及内外参，熟悉贝叶斯估计、DS证据理论； 4. 具有丰富的编程经验，熟悉c++/python 至少一种编程语言，熟悉基础的数据结构和算法。 优先条件： 1. 具有三年以上的自动驾驶or感知融合行业研发工作经验； 2. 熟悉相机、超声等传感器工作原理，熟悉小孔相机模型和鱼眼相机模型原理； 3. 熟悉卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波等原理和实现。
工作职责
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。
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、负责城区复杂交通场景下的在线建图算法开发工作，对来源于感知输出的车道线、红绿灯、交通标志等元素进行局部的矢量与拓扑地图构建； 2、负责在线地图与离线地图的融合开发工作，将行业内的多源地图如：HDMap、LDMap、SDMap等与在线地图进行融合，生成全局导航地图； 3、结合实际业务需求，对在线建图算法进行针对性的设计和优化，提升算法在地图精度、实时性、鲁棒性等方面的性能表现，以满足智能驾驶车辆在城区环境下的高精度地图需求。
1、基于相机图像特征、IMU、轮速、感知语义的SLAM定位建图算法开发； 2、建图和定位相关测试问题分析、短线和长线解决方案的制定并推进解决； 3、定位建图模块的指标迭代，稳定性提升，corner case解决和精度指标优化； 4、配合上下游分析SLAM相关问题，协同上下游一起完成SLAM算法项目。
工作职责： 1、参与智能驾驶端到端模型的开发工作，包括但不限于数据处理、模型设计、训练和优化等环节，提升模型在复杂交通场景下的感知、决策和控制能力； 2、结合实际业务需求，对端到端模型进行针对性的优化和调整，确保模型能够准确、高效地处理智能驾驶中的各种任务； 3、参与两段式端到端业务和一端式端到端业务的探索和实践，深入了解不同业务模式的特点和需求，为团队在业务模式选择和优化方面提供有价值的见解和建议；