AI算法开发岗

负责自动驾驶端到端算法的研发与优化，涵盖感知（多传感器融合、BEV感知、Occupancy Network等）、障碍物轨迹预测、learning-based planning等；

设计并实现基于Transformer、大模型等前沿技术的端到端算法框架，提升系统决策的实时性与安全性；

针对实际场景问题（如复杂交通、极端天气等），优化算法鲁棒性与泛化能力，推动算法从仿真到实车的迭代验证；

参与算法性能评估体系搭建，制定量化指标，通过数据驱动持续优化模型效果；

协同硬件团队（如地平线芯片平台）完成算法部署与量化压缩，确保模型在车载计算平台的高效运行；

跟踪行业动态（如BEV+Transformer、SparseDrive/VAD/DiffusionDrive端到端大模型等），探索新技术路径并推动技术落地；

参与技术文档撰写、专利布局及学术论文发表（如CVPR、ICCV、NeurIPS等顶会）

计算机、自动化、电子工程或相关专业，硕士及以上学历；

精通端到端算法设计，熟悉主流框架（PyTorch/TensorFlow/等），具备深度学习模型训练与调优经验；

熟悉多传感器融合、路径规划、运动控制等核心模块，有BEV感知、Occupancy Network等项目经验者优先；

熟悉自动驾驶开发工具链（如ROS/ROS2、Apollo等），有实车测试或量产项目经验者优先；

熟悉地平线、英伟达等主流车载计算平台，具备模型量化、部署优化经验者优先；

良好的工程实现能力，精通C++/Python，熟悉Linux开发环境