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1. 負責ADAS、Parking、城區/高速NOA場景下的感知算法研發和工程落地,包括視覺/Lidar融合模型、Occupancy Network 網絡、動/靜態目標多任務模型等, 2. 探索使用端到端、時序等高效學習算法檢測周圍環境信息和交通參與者信息,探索云端算法性能上限,同時結合端側算力算子實現量產落地, 3. 掌握數據挖掘、標注、訓練、部署及badcase回歸等閉環鏈路,并伴隨業務開展持續優化,掌握通過數據閉環持續迭代模型的能力 職位要求 1. 計算機視覺、模式識別、機器學習、電子信息、機器人等相關專業的碩士/博士或者同等工作經驗, 2. 熟悉主流深度學習算法,精通一/多個領域,包括但不限于 目標檢測、分割、跟蹤、多任務學習、立體視覺等領域, 3. 掌握一種以上的深度學習訓練框架（Pytorch,MXNet,Tensorflow…） 4. 深入了解數據結構、算法、代碼優化和大規模數據處理等相關知識,精通 C/C++ 或 Python 編程,有ACM經驗者優先,5 5. 有自動駕駛感知、融合、預測等量產研發經驗者優先, 6. 有計算機視覺、模式識別領域頂會（CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS）或頂刊（TPAMI/IJCV/TIP）作品者優先,頂級學術比賽獲獎者或實際工程項目經驗者優先。