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工作職責(zé)： 1、負(fù)責(zé)基于車載單毫米波雷達(dá)和多毫米波雷達(dá)傳感器以及視覺的深度學(xué)習(xí)感知算法開發(fā)，融合雷達(dá)原始點(diǎn)以及視覺圖像實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤、語義分割、身份識(shí)別、目標(biāo)分類、姿態(tài)識(shí)別等功能。 2、負(fù)責(zé)ADAS各場(chǎng)景下，基于毫米波雷達(dá)以及視覺的深度學(xué)習(xí)感知調(diào)研，方案制定，算法開發(fā)，模型優(yōu)化和嵌入式移植、部署；主導(dǎo)算法在邊緣設(shè)備（RK3588、Jetson NX等）的移植與性能優(yōu)化；與嵌入式同學(xué)協(xié)作，將算法移植到毫米波硬件端或邊緣計(jì)算設(shè)備，優(yōu)化實(shí)時(shí)性與計(jì)算效率。 3、負(fù)責(zé)基于單/多毫米波雷達(dá)輸出的點(diǎn)云以及視覺圖像進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，輸出周圍環(huán)境模型(包括不限于護(hù)欄、柵欄，路沿等道路目標(biāo)），目標(biāo)分類識(shí)別，道路環(huán)境模型生成，多目標(biāo)跟蹤，以及多雷達(dá)視覺目標(biāo)融合等； 4、負(fù)責(zé)毫米波雷達(dá)視覺結(jié)合AI算法等前沿技術(shù)調(diào)研，探索創(chuàng)新性感知方案； 5、根據(jù)雷達(dá)視覺數(shù)據(jù)特點(diǎn)，建立AI算法的訓(xùn)練和評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，建立從采集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練到部署等完備的流程； 6、負(fù)責(zé)訓(xùn)練AI算法模型與傳統(tǒng)算法檢測(cè)性能對(duì)比評(píng)價(jià)，輸出傳統(tǒng)算法和AI算法的性能檢測(cè)對(duì)比報(bào)告；編寫技術(shù)文檔，參與算法測(cè)試與驗(yàn)證，確保滿足產(chǎn)品需求和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)； 7、設(shè)計(jì)、開發(fā)、優(yōu)化多傳感器融合算法方案；開發(fā)360°全景相機(jī)圖像拼接算法，包括特征匹配、圖像融合、畸變校正等關(guān)鍵技術(shù)；優(yōu)化實(shí)時(shí)視頻拼接算法，提升在邊緣設(shè)備上的處理性能；研究多傳感器（雷達(dá)、視覺以及紅外等）標(biāo)定與同步技術(shù)，解決多視角圖像配準(zhǔn)問題。 任職需求： 1、熟悉毫米波雷達(dá)基本原理，掌握毫米波雷達(dá)常規(guī)算法（信號(hào)處理、數(shù)據(jù)處理）的基本處理流程和作用。 2、熟練掌握?qǐng)D像處理基礎(chǔ)，熟悉常用圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法。熟悉基于點(diǎn)云目標(biāo)分類、識(shí)別、跟蹤算法，有模型部署優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)； 3、熟悉掌握C/C++、Python, 至少精通一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架 (TensorFlow、PyTorch、Caffe等)； 4、研究生及其以上學(xué)歷。擁有汽車或相關(guān)行業(yè)L2+項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，3年以上工作經(jīng)驗(yàn)，具備較強(qiáng)的工程實(shí)現(xiàn)能力； 5、具備良好英文文獻(xiàn)閱讀能力，快速理解并應(yīng)用新方法、新技術(shù)等，在ICCV 、ECCV 、CVPR等相關(guān)主流會(huì)議或期刊上發(fā)表論文者優(yōu)先； 6、具有良好的學(xué)習(xí)和解決問題能力、溝通能力、團(tuán)隊(duì)合作精神、科研精神。