小米自动驾驶传感器技术专家
任职要求
- 硕士及以上学历，光学工程、电子工程、物理学、机器人等相关专业。
- 8年以上光学传感器或相关领域工作经验，有摄像头、激光雷达开发经验者优先。
- 出色的问题分析和解决能力，能够处理复…工作职责
主导自动驾驶领域中光学传感器技术的研发工作，包括摄像头、激光雷达等关键感知系统，为自动驾驶技术的迭代优化提供坚实的基础。 - 主导设计和开发应用于自动驾驶的高精度光学传感器系统，涵盖摄像头、激光雷达等。 - 编写传感器技术文档，包括设计规范、选型分析报告、测试报告和使用手册等。 - 分析传感器数据，提出性能优化方案。 - 指导团队成员在光学传感器技术方面的研究与开发。 - 跟踪光学传感器的技术演进和行业趋势，评估其在自动驾驶领域中的应用潜力，为产品开发提供指导。 - 与跨专业团队合作，确保传感器技术方案与自动驾驶算法需求的匹配度，以及与车辆其他系统的兼容性。
职位概述： 我们寻找一位智能传感器开发工程师/专家，为机器人在复杂环境（如导航、抓取操作、人机交互）中设计创新的感知方案。负责多传感器（视觉、触觉、IMU、RTK等）与算法的深度融合，开发高可靠性感知系统，并推动机器人平台的落地应用。该职位需兼具硬件设计、算法优化及工程实现能力。 1. 传感器系统方案设计：分析机器人需求，定义传感功能及技术指标，完成关键技术预研与可行性评估。 2. 传感器设计与优化：主导视觉、雷达、触觉等传感器的仿真设计、选型及性能优化。 3. 系统验证与交付：制定硬件与算法测试方案，验证仿真/真实场景性能，确保产品交付。 4. 软硬件协同优化：集成传感器与算法，提升系统在动态环境中的实时性与稳定性。 5. 多传感器融合算法开发：设计并优化视觉/IMU/触觉等数据融合算法，增强环境感知能力。 6. 跨团队协作：与算法、硬件、系统团队协同，确保传感器与机器人平台无缝对接。 7. 前沿技术探索：研究新型传感器技术及机器学习模型，推动感知系统创新。
职位概述： 我们寻找一位智能传感器开发工程师/专家，为机器人在复杂环境（如导航、抓取操作、人机交互）中设计创新的感知方案。负责多传感器（视觉、触觉、IMU、RTK等）与算法的深度融合，开发高可靠性感知系统，并推动机器人平台的落地应用。该职位需兼具硬件设计、算法优化及工程实现能力。 1. 传感器系统方案设计：分析机器人需求，定义传感功能及技术指标，完成关键技术预研与可行性评估。 2. 传感器设计与优化：主导视觉、雷达、触觉等传感器的仿真设计、选型及性能优化。 3. 系统验证与交付：制定硬件与算法测试方案，验证仿真/真实场景性能，确保产品交付。 4. 软硬件协同优化：集成传感器与算法，提升系统在动态环境中的实时性与稳定性。 5. 多传感器融合算法开发：设计并优化视觉/IMU/触觉等数据融合算法，增强环境感知能力。 6. 跨团队协作：与算法、硬件、系统团队协同，确保传感器与机器人平台无缝对接。 7. 前沿技术探索：研究新型传感器技术及机器学习模型，推动感知系统创新。
这个世界的运行机制是否是可计算的？世界的复杂性是否唯有用AI的复杂性来应对？人类是否可以造出一台机器让未来就像过去一样历历在目？面对这些未知而又迷人的世界级难题，阿里巴巴旗下高德地图将组建一支卓越的AI队伍向世界模型发起冲击。在这里，你将获得无限制的算力，让想象力在算力的加持下尽情驰骋；在这里，你将和顶级的空间智能专家并肩作战，让专业与专注碰撞出世界模型最精彩的火花；在这里，你将接触到高德积累了20年的海量真实世界数据，让包罗万象的数据发挥它本来应有的价值。 一、团队介绍 我们是阿里巴巴旗下高德视觉技术中心的具身世界模型团队。这里有自由探索、开放交流的技术氛围，让每个有价值的idea都得到充分的展现和验证。这里有来自国内外顶尖院校毕业的研究员，知名AI项目/论文的作者可能就坐在你身边，让顶尖智力一起碰撞出最美妙的火花。我们是一支兼具学术界和产业界视角的团队，仰望星空，脚踏实地。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 二、我们要去哪？ 1、打造可交互、可控制、物理一致的世界模型，突破空间智能技术边界 2、通过世界模型加速物理智能体的进化 3、探索下一代时空基座模型 三、岗位职责： 1. 3D动/静态生产： 利用三维重建、生成模型、多模态大模型对单图、视频完成动态物体/静态场景重建、生成、编辑，并得到可交互的3D资产与长时序视频； 2. 结合3D表征的视频生成： 研发基于动作、轨迹等条件控制的视频生成算法，确保生成内容具备严格的3D几何一致性与物理规律遵循，实现对场景视角、物体交互的精细化控制，为具身智能体提供高保真的虚拟训练环境； 3. 空间推理： 赋予模型深度的三维空间理解与物理常识推理能力（如物体可供性、碰撞动力学、场景拓扑），使其能理解场景背后的物理因果，辅助下游的复杂决策与规划； 4. 训练闭环搭建： 构建“生成-仿真-评估-优化”的自动化数据闭环，利用生成数据扩充训练集（Data Augmentation），并通过端到端系统的反馈迭代优化世界模型，实现数据飞轮效应； 5. 世界模型构建： 结合具身智能、自动驾驶等数据探索空间智能的统一范式，完成环境感知、智能体预测、决策规划等任务并得到未来状态和未来传感器信息，为强化学习提供基座； 6. 产线落地与性能优化： 与具身智能、自动驾驶、智能导航等业务协同，完善仿真数据链路，优化模型推理效率与显存占用； 7. 前沿追踪： 跟踪学术界和工业界在生成式AI/世界模型相关领域的最新进展，保持公司在该领域的技术领先地位。
1、负责自动驾驶场景下的多传感器数据融合技术研发，例如radar、摄像头、liadr等传感器的数据融合； 2、或者从事感知后处理工作如2D障碍物投射3D，测距、测速、cipv、aeb障碍物等工作； 3、可以从事针对车端算法或者云端大模型真值系统的传感器融合； 4、使用learning-based或者rule base方式(2D投射3D 滤波测距测速tracking)； 5、研究和开发先进的多传感器融合算法，提高自动驾驶系统的感知能力和鲁棒性； 6、负责感知融合算法的验证、评估和优化，确保在各种环境和条件下的高性能；