理想汽车【自动驾驶】通用感知研发工程师

公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)

1. 负责理想汽车自动驾驶端到端模型方法研发和工程落地，包括但不限于动静态感知/通用障碍物/障碍物预测决策等端到端模型； 2. 负责设计高性能上限，具备量产能力的端到端模型算法，包括但不限于diffusion、VLM等模型算法； 3. 开发高效离线训练框架，以及可实时运行的在线推理框架，优化模型推理性能，研发模型部署工具链和优化工具； 4. 建立云端数据感知/决策联合标注Pipeline、数据挖掘机制以及难样本分析等工具链，利用影子模型挖掘众包数据，通过数据闭环持续选代模型能力。

一、岗位职责 1.负责 Robotaxi 业务专属泊车产品体系的规划与落地，覆盖场站自主泊车、站点精准泊车等场景，完成从需求调研、方案设计到上线交付的全生命周期管理，对泊车成功率及其他安全合规、运营效率指标负责； 2.对接 Robotaxi 运营业务，梳理规模化运营中的泊车场景痛点与需求，结合路测数据、运营反馈、乘客诉求，持续优化泊车产品策略，包括泊车路径规划、车位识别、无人化安全兜底等核心功能，提升 Robotaxi运营体验和效率； 3.参与泊车模块的软硬件架构设计与需求定义。结合业内通用方案和自身业务特点，为研发团队提供参考信息，协助制定泊车相关软硬件功能需求和长期规划； 4.负责跨团队协同与项目管理，联动多端团队，推动泊车功能在全无人车辆的落地迭代，把控项目里程碑与交付质量，解决落地过程中的产品问题； 5.跟踪国内外 Robotaxi、自动驾驶泊车领域的技术发展、竞品动态与行业标准变化，开展竞品分析与行业调研，持续优化产品竞争力。

团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现空间智能、高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们在做什么？ 高德拥有全中国最庞大、最真实的物理世界视觉数据。我们不只是在做地图，我们正在基于空间智能构建一个能够感知、理解并预测物理规律的“具身基座模型”。 在这里，你将触达数亿级真实街景、轨迹与语义数据，解决从“数字地图”到“通用物理智能”的终极跨越。 岗位核心挑战 具身基座模型 (Embodied Foundation Models)： 研发下一代VLA/WAM大模型，突破多模态指令到精准动作映射的瓶颈，实现跨场景的零样本迁移能力。 世界模型 (World Models)： 构建基于大规模视频生成的物理世界模拟器，利用生成式AI预测场景演化，为具身智能提供无限的训练“想象空间”。 大模型后训练与强化学习 ： 探索GRPO、PPO、SAC等算法在多模态大模型、具身控制上的应用，通过大规模强化学习提升Agent在复杂时空环境下的决策边界。 大规模数据合成与闭环： 利用高德独有的时空数据优势，构建自动化的具身数据生产、评测管线，解决Scaling Law在具身领域的落地难题。 开源影响力与行业基准： 主导或深度参与具身智能开源项目建设。 我们鼓励将核心算法框架、高质量具身数据集或评估基准贡献给开源社区，打造具有行业号召力的开源作品，定义下一代具身智能的技术标准。 为什么加入高德视觉团队？ 顶级的“真”数据： 区别于实验室的玩具数据集，我们拥有海量真实室内外场景与空间语义数据，这是训练基座模型最完美的温床。 极致的算力支持： 提供充足的集群资源，让你的Idea不受算力瓶颈束缚。 真实的应用场景： 你的代码将直接驱动真实物理产品，影响数亿用户的出行决策。 极简的技术氛围： 扁平化管理，与世界顶尖研究者共同探索AI的下一站。 加入我们，一起定义物理世界的AI入口！