蔚来智驾感知融合算法工程师 - 后处理
任职要求
1. 熟悉常用的kalman滤波跟踪以及数值优化方法（ceres优化、lm优化等），熟悉ad功能中常用的传感器及其特性；
2. 熟悉c++开发语言，精通常用的ei…工作职责
1. 支持公司智驾内部多平台、多传感器配置（radar/4d_image_radar + lidar + camera)、多硬件平台（P1/Orin）感知后处理+融合算法开发优化交付； 2. 支持纯视觉感知后处理od_post 迭代优化交付； 3. 支持lidar_vision_radar 三元传感器大融合版本后处理算法开发交付； 4. 支持radar/4d image radar融合算法开发交付； 5. 支持行车/泊车/主动安全feature上od后处理问题开发优化；
1.负责智能驾驶感知系统的性能分析与优化，覆盖图像前处理、模型推理、后处理及局部 pipeline； 2.承担感知模型从 PyTorch / ONNX 到端侧推理引擎（TensorRT/Horizon/MDC） 的工程化落地与性能调优； 3.分析模型结构与计算特性，针对性能瓶颈进行 模型工程级优化，包括算子替换、拆分、融合与精度策略设计； 4.负责 TensorRT/HORIZON/MDC等平台Engine 构建、Dynamic Shape/Profile 配置及多模型并行部署优化； 5.针对关键算子或性能瓶颈，设计并实现 TensorRT Plugin 或 CUDA Kernel； 6.在多相机、多传感器和多模型并行场景下，优化模块级 latency、显存占用与稳定性； 7.使用 Nsight 等工具进行性能 Profiling，定位并解决推理耗时、显存抖动等问题； 8.支持量产项目性能问题排查，与算法、系统团队协作推动模型稳定上线；
1. 负责车端感知 / 融合算法全流程项目管理，含需求、开发、集成、验证与交付； 2. 统筹摄像头、雷达、激光雷达等多传感器感知及融合算法迭代； 3. 管控算法性能、精度、稳定性、时延等核心指标，推动问题闭环； 4. 协同算法、嵌入式、测试、整车等团队，保障项目按期高质量落地； 5. 优化研发流程，推进敏捷、CI/CD、自动化测试与版本管理。
1. 根据上层需求撰写规划控制需求文档，算法设计方案等工作 2. 负责智驾功能（LCC/HNOA/CNOA等）规划控制算法的开发，优化等工作 3. 与产品，功能，感知融合等团队，共同完成整体智能，高效，健壮和安全的智驾系统
负责视觉语义车道级的算法和工程开发，有效融合GNSS、IMU、轮速、视觉语义车道线、高精地图等信息，提供车道级定位能力，并且能深入分析评测样本，逐步提高车道识别的准召，提高算法的鲁棒性，以应对复杂的感知环境。