商汤IAG-智能车舱-AI算法研究员
任职要求
1. 计算机、自动化、数学、人工智能等相关专业硕士或博士，2年及以上工作经验； 2. 熟练使用Python/C++，精通一种深度学习框架，有扎实算法基础； 3. 熟悉CV领域主流算法与网络架构，能独立完成模型训练、微调，有项目落地经验； 4. 态度积极，学习能力强，有创新思维和解决问题能力，对视觉及AI领域有热情； 加分项： 1. 有车载行业AI算法研究及量产项目经验； 2. 有3D视觉建模领域经验。
工作职责
1. 负责智能车舱视觉AI算法（DMS/OMS/手势等）的研究、设计、开发及优化工作； 2. 负责算法平台产品研发及量产项目交付，参与项目需求分析、技术方案设计以及量产落地，优化算法性能与实车用户体验； 3. 负责数据管线的构建与优化，参与数据采集、标注、清洗、归一化、特征提取等全流程，构建高质量的数据集，并制定存储、备份及安全策略，保障数据可用性； 4. 跟踪视觉及AI领域前沿技术，参与座舱AI新功能研发，并配合工程团队完成模型量化、芯片部署与性能优化；
1. 业务研发：负责智能车舱多模态大型模型的研究、设计、开发和优化工作。参与项目的需求分析、设计评审和代码评审。跟踪和研究大模型领域的前沿技术和趋势，为项目提供技术支持； 2. 模型优化：协同算法、数据团队，把研究成果转化为实用模型，负责架构设计、参数配置及训练流程搭建。运用深度学习框架（如PyTorch、huggingface库、deepspeed）训练、优化模型，依实验结果调整参数与策略，利用评估工具分析模型表现，提出改进措施； 3. 数据管线：收集、整理、标注多模态数据，构建高质量数据集，为模型训练打基础。对数据清洗、归一化、提取特征，提升数据质量与训练效率。参与制定数据存储、备份及安全策略，保障数据安全与可访问； 4. 算法研究：密切追踪多模态大模型前沿技术，定期撰写分析报告，为团队决策提供战略依据。开展创新研究，探索新架构、算法，钻研多模态数据融合等难题，实验验证以推动技术突破，提升模型对多模态数据处理的性能与泛化力。
1. 负责智能车舱AI算法模型的量化部署、芯片适配与性能优化； 2. 参与AI模型算子开发、前处理、后处理及SDK底层代码工程化开发； 3. 参与座舱AI新功能研发，并在主流SoC平台实现量产落地，优化资源占用与推理性能；
1. 负责智能车舱AI算法模型的量化部署、芯片适配与性能优化； 2. 参与AI模型算子开发、前处理、后处理及SDK底层代码工程化开发； 3. 参与座舱AI新功能研发，并在主流SoC平台实现量产落地，优化资源占用与推理性能；
1. 负责智能车舱AI算法模型的量化部署、芯片适配与性能优化； 2. 参与AI模型算子开发、前处理、后处理及SDK底层代码工程化开发； 3. 参与座舱AI新功能研发，并在主流SoC平台实现量产落地，优化资源占用与推理性能；