蔚来3D感知与融合-算法工程师/专家
任职要求
1、本科及以上学历，计算机视觉、计算机图形学、机器学习等相关专业； 2、熟悉常见机器学习、深度学习和网络结构，了解多传感器融合的2D/3D多目标检测和跟踪算法，能够根据业务灵活选择技术方案； 3、具备工程实现能力掌握C++/Python等…
工作职责
1、负责智驾云端真值系统模块研发，包括视觉或点云2D/3D多目标检测和跟踪、2D图像分割、3D点云分割、实例分割等； 2、负责数据闭环、自动化数据标注等相关算法落地； 3、跟踪相关领域前沿技术，完成相关技术领域的探索攻坚和业务落地；
云端大模型算法工程师/专家 1、云端任务大模型算法研发：负责数据驱动的云端大模型算法研发和优化，包括多模态大模型、生成式世界模型等方向；开发基于多传感器数据、时空数据融合的自动标注算法；研发场景与标签的生成式算法技术，探索云端动静态场景重建算法上限，提升自动驾驶感知-拓扑-规划云端一体化能力; 2、云端基座大模型研发：基于海量量产数据，研发无监督/自监督算法，持续提升大模型的语义理解能力和空间感知能力；搭建和优化云端自动化标注产线，将重建/生成的场景真值应用于大规模模型训练和评测; 3、Scaling Law算法研发：负责车云平台一体化大模型算法研发和优化，研发和设计基于数据驱动的感知迭代链路；构建高效的自训练感知pipeline，提高数据闭环效率。
1. 时序、多模态融合算法，设计与改进点云、图像多模态融合方案，时序融合方案，提升场景表征能力，进而提升感知等任务性能。 2. 视觉基础模型预训练，设计与改进自监督代理任务，通过大规模预训练提供更优秀的基础模型，提升感知等任务性能。 3. 自动驾驶领域的VLM基础模型，设计具备3D感知能力的视觉token，对齐文本指令，大规模预训练自动驾驶领域的VLM专用模型。
1、激光雷达感知算法开发与优化。负责自动驾驶场景中激光雷达感知算法的设计、开发和迭代，包括3D目标检测、点云分割、目标跟踪、可行驶区域识别等。需结合深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）优化模型性能，并完成算法上车部署。 2、前沿技术研究与预研。跟踪国际最新研究成果（如PointNet++、PointPillars、CenterPoint等模型），探索无监督/弱监督学习、强化学习等方向在感知领域的应用，推动技术落地。 3、团队管理与跨部门协作。负责技术文档编写、团队任务分配及进度把控，与系统集成、测试、规划模块工程师协作，确保感知算法与整车系统的兼容性和性能优化。 4、数据管理与模型迭代。主导数据标注规则制定、数据挖掘及模型评测，分析badcase并优化算法性能。需熟悉CUDA、TensorRT等加速工具，提升模型在嵌入式平台的运行效率。
我们正在寻找一位富有创造力和技术能力的机器人多模态感知算法实习生，专注于机器人在manipulation任务中的感知模块。您将参与将先进的视觉、触觉等多模态传感器融合，参与基于强化学习的算法调试，使机器人能够高效准确的自主完成各种有挑战的manipulation任务。 开发和改进基于视觉和触觉等多模态传感器的感知算法，作为操作任务中的感知模块； 与强化学习等算法深度结合，实现机器人的灵巧操作任务； 深⼊探索未知科研技术领域，影响并参与决策。