
商汤IAG-模型训练优化实习生
任职要求
1.计算机/数学/物理/电子工程/自动控制专业硕士及以上学历。 2.了解深度学习算法基本原理,熟悉CNN/Transformers等主流模型原理;具有 AutoML/模型推理/训练优化或AI相关大模型/重要项目经验者优先; 3.优秀的…
工作职责
1.负责智能驾驶模型训练优化的研究和落地,通过数据并行,模型并行,通信优化,CUDA算子优化等,大幅提升模型的训练速度与效率。 2.深入分析训练系统,定位和解决训练系统各个层次的性能瓶颈,不断提升训练效率,推进算法的高效选代

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、可视化界面开发: a.设计并实现高性能、高保真的图像/视频流实时显示模块(支持多路摄像头输入); b.开发感知结果显示组件(如:2D/3D目标检测框、车道线、可行驶区域、点云渲染、轨迹预测等),确保渲染准确、流畅; c.构建实时性能监控面板,直观展示系统状态、资源占用、算法指标等关键数据(图表、仪表盘等); d.实现人机交互 (HMI) 控件:包括但不限于地图操作(缩放、平移、视角切换)、时间轴控制、场景选择、图层管理、视图切换等; e.开发数据录制与回放控制功能按钮及状态指示界面; 2、交互与用户体验: a.设计并实现流畅、直观的用户交互逻辑,提升工程师的操作效率和工具易用性; b.确保界面响应迅速,尤其在处理大规模实时数据流时保持良好的性能; c.关注用户反馈,持续优化工具链的用户体验; 3、工程化与协作: a.使用现代前端框架和最佳实践进行模块化、组件化开发,保证代码质量和可维护性; b.与后端工程师紧密协作,定义高效的数据通信接口 (API/WebSocket),确保前后端数据流稳定可靠; c.与算法工程师、测试工程师、产品经理有效沟通,理解需求并将其转化为技术实现; d.编写清晰的技术文档和接口文档; 4、性能与可靠性: a.优化前端渲染性能,解决大数据量、高频率更新带来的性能瓶颈; b.确保工具链的高可靠性和稳定性,特别是在长时间运行和数据录制场景下; c.开发必要的测试用例,参与前端自动化测试建设;

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。