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计算机视觉算法与工程专家-XC
Bosch
Shanghai, China
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Job Description
研发、实现场景结构化元素的感知与理解算法,包括但不限于车道检检测,交通信号灯与标识检测,道路拓扑以及在线地图生成与更新等;
研发、实现用于自动驾驶三维重建、SLAM、多模态融合定位、多模传感器标定算法等;
研发、实现车内感知算法,如驾驶员/车内乘客特征点检测、驾驶员/车内乘客行为理解、视线跟踪、车内物体检测等;
研发、实现上述算法在车载嵌入式平台移植与优化、AI推理引擎和算子优化、CV算法的GPU\CPU优化等;
开发高精地图服务等;
研发自动驾驶轻图/无图的感知方案,包括动、静态目标BEV感知,红绿灯与车道线拓扑关系感知等;
研发自动驾驶占据格网络、基于AI的多传感器中融感知方案等;
研究视觉或图文大模型。
Qualifications
985\211院校硕士及以上学历,计算机科学相关专业(人工智能、计算机科学、电子信息工程等),至少3年相关工作经验。擅于跟踪和学习学术界或工业界前沿AI技术,有独立分析和解决问题能力;
在计算机视觉、模式识别、嵌入式系统、机器学习和深度学习(如CNN)方面有经验,具备良好的创新意识和团队精神;
熟悉数据结构和常用算法,有较强的算法实现能力,至少掌握C/C++、Python、Matlab等一种以上的常用开发语言;
有基于深度学习的目标检测与识别、语义分割等背景和经验,熟悉主流的深度学习框架之一,比如:Caffe、Tensorflow、PyTorch等,对神经网络有良好的理论和项目经验,或三维重建、SLAM的理论和项目经验,或CV算法优化、深度学习算子优化的项目经验;
熟悉GPGPU 、 CUDA、 cuDNN、 TensorRT等;
熟悉矢量建图、众包建图、静态融合等;
熟悉地图引擎开发、地图服务等;
学习能力强,对算法开发有强烈兴趣,工作认真负责,面对挑战性问题能够充满热情,具有良好的创新意识和团队精神;
有自动驾驶相关背景或实际项目开发经验者优先,或有人工智能国际顶会/期刊论文发表/知名竞赛获奖经历者优先。
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