小鹏汽车三电试制技师

1、代表三电专业对接整车试制/工厂总装、参加每日的项目及质量会议； 2、负责问题数据采集、软件及配置更新，三电简单问题现场处理关闭； 3、牵头解决三电问题,拉通专业组进行问题的反馈和闭环。

方向一： 客户端平台：iOS/Android 方向二： 1.客户端基础框架的定制、开发、优化。 2.Web技术研发，移动端跨端动态技术研发，包括生态语言、渲染技术 方向三： 1.面向支付宝客户端iOS/Android平台的智能化基础设施建设，赋能端内各业务场景； 2.负责端侧计算引擎的架构设计与开发，增强对用户的理解； 3.负责端云共享学习、在线学习等领域的技术体系建设； 4.负责终端大模型框架与应用落地 5.强烈责任心和团队合作精神，乐于探索未知领域。

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.产品研发：负责SaaS中心业务前端敏捷小组方向开发，保障系统功能持续迭代； 2.技术探索：参与或者负责部门内部的各种技术探索项目，包括但不限于：低代码、组件化、标准化、自动化开发； 3.工程化建设：参与团队工程化体系建设，利用Webpack、React、Serverless、微前端等技术理念构建企业级前端开发搭建平台，提升开发/交付效率； 4.系统稳定性：参与跟构建前端稳定性建设，沉淀性能优化、监控、自动化测试等方向的最佳实践； 5.指导新人：指导初级工程师成长，沉淀优秀的实战经验，开放心态，和团队成员共同进步。