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商汤IAG-智能驾驶-端到端规控算法工程师

校招全职算法研究地点:北京 | 上海状态:招聘

任职要求


1、计算机、电子等相关专业背景,海内外全日制硕士/博士研究生在读;
2、具备扎实的机器学习基础和较强的学习能力;有论文发表经验者优先;
3、具有端到端自动驾驶项目经验者优先;有自车轨迹规划、他车行为预测经验者优先;
4、熟悉PyTorch相关深度学习算法框架,有相应的模型设计和实现经验;
5、具备良好的沟通、协作能力。

工作职责


1、参与端到端自动驾驶规控算法开发;
2、调研前沿的端到端自动驾驶规控算法;
3、对算法模块性能进行调优,提高运行效率;
4、优化代码鲁棒性,确保算法在各种环境下的安全运行。
包括英文材料
机器学习+
自动驾驶+
PyTorch+
深度学习+
算法+
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校招算法研究

1、参与端到端自动驾驶规控算法开发; 2、调研前沿的端到端自动驾驶规控算法; 3、对算法模块性能进行调优,提高运行效率; 4、优化代码鲁棒性,确保算法在各种环境下的安全运行。

更新于 2025-08-13
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社招算法研究

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;

更新于 2025-10-11
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实习算法研究类

1、参与端到端自动驾驶规控算法开发; 2、调研前沿的端到端自动驾驶规控算法; 3、对算法模块性能进行调优,提高运行效率; 4、优化代码鲁棒性,确保算法在各种环境下的安全运行。

更新于 2025-08-12
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社招3年以上系统开发

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。

更新于 2025-08-12