美团产业研究与投资-医疗-非药领域

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、负责XR产品原型机的硬件架构设计和硬件开发，支持原型机的功能实现和落地； 2、支持实验室XR方向的自动化测试设备和数据采集工装的硬件开发和联调； 3、支持XR硬件关键器件的预研探索，结合产业内生产制造工艺，电子元器件的发展，确保产品设计持续领先性； 4、与软件结构算法等团队协同，优化整个系统架构。

1、支持国际化电商业务快速发展，服务数百万达人商家，探索更高效的商业模式，满足用户最好的购物体验，促进生态良性发展； 2、超大规模的推荐模型优化，利用深度学习、迁移学习、多任务学习、表征学习、强化学习等多种方法提升信息匹配的效率； 3、通过挖掘达人/商家在用户群长短期兴趣建模和特征交互方式上持续研究探索，不断提高达人-商家-用户兴趣的匹配精度； 4、对达人、商家的行为做深入的理解和分析，制定针对的算法策略赋能供需两端，提升商家变现效率，助推产业升级； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。

-负责国家发改委、财务部及相关下属单位、智库沟通 -研究国家宏观政策、人工智能相关政策，分析行业形势 -支持公司人工智能相关（大模型、自动驾驶、芯片等）战略业务发展 -支持团队其他相关工作