理想汽车路面感知算法专家-上海/北京
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机/自动化/机器人相关专业； 2. 具备扎实的计算机科学和控制理论基础，熟悉图像处理和传感融合的相关算法。熟悉图像处理中常用的基于AI的语义识别算法等算法工具； 3. 熟练掌握C++/Python，并具备良好的软件开发和调试能力； 4. 自我驱动力强，自学能力强, 优秀的分析问题和解决问题的能力，具备良好的沟通表达和团队协作能力。
工作职责
1. 负责悬架预瞄前端算法的开发，即使用激光雷达，摄像头等感知设备，结合传感融合的算法，获取供底盘使用的路面高程，路面特征等信息； 2. 负责预瞄前端算法的软件架构设计，核心算法设计，代码开发； 3. 负责预瞄前端算法软件的架构说明书，算法设计说明书，标定/测试手册等的撰写； 4. 负责相应软件到车载控制器的集成方案制定与相关测试工作。
1. 负责ADAS、Parking、城区/高速NOA场景下的感知算法研发，包含车道线、停车位、斑马线、箭头等路面标识检测模型，以及交通灯、标识牌检测等模型开发工作。 2. 基于Transformer/GNN实现数据驱动的车端道路拓扑模型搭建； 3. 负责核心算法或模型的原创设计以及工程化落地，如模型优化、评测体系化构建、case迭代等 4. 掌握数据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路，并伴随业务开展持续优化；掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力；
1、负责路面元素（车道线、横向标线、路面标志和车位等）的感知算法研究，包括但不限于3D几何标注、后处理和可见性方案优化等； 2、负责路面元素的云端感知数据闭环和真值生产工作。
1. 负责预瞄前端算法的开发，即使用激光雷达，摄像头等感知设备，结合传感融合的算法，获取供底盘使用的路面高程，路面特征等信息； 2. 负责预瞄视觉算法设计、代码开发； 3. 负责预瞄前端算法设计说明书、标定/测试手册等的撰写； 4. 负责相应软件到车载控制器的集成方案制定与相关测试工作。
关于感知方向 感知是无人驾驶中非常复杂和有趣的部分之一，你构建的是一个人工智能集大成的系统，不是一项按部就班就能完成的工作！感知软件工程师负责无人驾驶感知系统的设计和实现，应对无人驾驶中各种最有挑战的问题： 1. 设计高效可靠的深度学习模型，在几十毫秒内精确检测和跟踪车周围200米之内所有的障碍物（人，车，非机动车辆，交通锥等），并对场景进行理解 2. 如何设计一般性的模型和算法去处理各式各样的长尾情况和极端环境，如路面上的垃圾袋，洒水车的水花，前车掉下来的挡板 ，如大雨，大雪，雾霾，风沙等 3. 如何保证感知模型和算法在极端的环境里的准确性和可靠性，如大雨，大雪，雾霾，风沙等 4. 把模型优化到极致，让十几个到几十个模型在车上有限的计算资源上欢快的运行 5. 如何搭建一个高效可靠的计算框架，支撑一个周期内接收几十个传感器的输入，做各种同步融合，并进行几十个深度学习模型的推理 关于机器学习和算法方向 这个方向的感知工程师负责设计并实现传感器标定，障碍物检测，分类，跟踪，和场景理解等各种模型和算法，对模型和算法进行评估和测试，并把模型和算法部署到车上。