理想汽车【自动驾驶】高级端到端算法工程师

1.负责开发和优化自动驾驶端到端算法及系统，整合感知、预测、建图、决策等各传统模块，并负责端到端算法模型的车端移植与模块部署； 2.设计、开发和优化自动驾驶端到端算法，分阶段实现感知端到端、感知预测端到端、感知决策端到端三阶段算法研究； 3.开发、维护车端基于ROS2通信的端到端自动驾驶工程链路，提升车端识别准召、FPS、资源开销等性能指标； 4.与团队合作，进行算法性能评估和优化，对接上下游模块，提供满足下游需求的算法输出。

1. 负责研发面向云台智能运镜场景的NN算法，实现感知、路径规划与云台控制的深度融合； 2. 负责构建云台数据集，设计数据标注策略以及仿真训练系统，优化提升云台系统的性能； 3. 负责网络资源小型化，并部署应用在终端产品； 4. 持续关注跟踪泛机器人以及端到端领域的前沿技术进展，进行技术对标以及原型验证工作。

1. 参与到大疆无人机飞行软件研发需效能平台项目，在持续集成、数据、仿真等方向解决机器人领域内的迭代效率TOP难题； 2. 设计与实现高效的持续集成与持续测试系统，加速解决智能硬件产品的软件验证效率； 3. 设计与实现大规模量级日志的采存管用算解决方案，实现日志的高效应用与可视化； 4. 设计与实现无人机自动化测试平台，提供SIL、HIL、VIL的高效解决方案； 5. 与前后端大数据及其他基础设施成员一起，端到端的支持机器人算法工程师对产品的高效迭代。

1. 负责自动驾驶模型框架的研发，包括训练、推理、部署、数据对接、异常诊断等模块的研发 2. 负责支撑自动驾驶无图模型、端到端模型、VLA模型等的发版、维护和升级