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工作職責(zé)：
1、負責(zé)基于車載單毫米波雷達和多毫米波雷達傳感器以及視覺的深度學(xué)習(xí)感知算法開發(fā)，融合雷達原始點以及視覺圖像實現(xiàn)目標檢測、跟蹤、語義分割、身份識別、目標分類、姿態(tài)識別等功能。
2、負責(zé)ADAS各場景下，基于毫米波雷達以及視覺的深度學(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算設(shè)備，優(yōu)化實時性與計算效率。
3、負責(zé)基于單/多毫米波雷達輸出的點云以及視覺圖像進行深度學(xué)習(xí)，輸出周圍環(huán)境模型(包括不限于護欄、柵欄，路沿等道路目標），目標分類識別，道路環(huán)境模型生成，多目標跟蹤，以及多雷達視覺目標融合等；
4、負責(zé)毫米波雷達視覺結(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)雷達視覺數(shù)據(jù)特點，建立AI算法的訓(xùn)練和評價準則，建立從采集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練到部署等完備的流程；
6、負責(zé)訓(xùn)練AI算法模型與傳統(tǒng)算法檢測性能對比評價，輸出傳統(tǒng)算法和AI算法的性能檢測對比報告；編寫技術(shù)文檔，參與算法測試與驗證，確保滿足產(chǎn)品需求和行業(yè)標準；
7、設(shè)計、開發(fā)、優(yōu)化多傳感器融合算法方案；開發(fā)360°全景相機圖像拼接算法，包括特征匹配、圖像融合、畸變校正等關(guān)鍵技術(shù)；優(yōu)化實時視頻拼接算法，提升在邊緣設(shè)備上的處理性能；研究多傳感器（雷達、視覺以及紅外等）標定與同步技術(shù)，解決多視角圖像配準問題。
任職需求：
1、熟悉毫米波雷達基本原理，掌握毫米波雷達常規(guī)算法（信號處理、數(shù)據(jù)處理）的基本處理流程和作用。
2、熟練掌握圖像處理基礎(chǔ)，熟悉常用圖像處理、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法。熟悉基于點云目標分類、識別、跟蹤算法，有模型部署優(yōu)化經(jīng)驗；
3、熟悉掌握C/C++、Python, 至少精通一個深度學(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+項目經(jīng)驗，3年以上工作經(jīng)驗，具備較強的工程實現(xiàn)能力；
5、具備良好英文文獻閱讀能力，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、團隊合作精神、科研精神。