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職責(zé)描述： 1 、負(fù)責(zé)無(wú)人車(chē)地面靜態(tài)要素感知算法研發(fā)，包含車(chē)道線、路沿等要素檢測(cè)工作，對(duì)感知問(wèn)題深入分析并解決； 2、探索2D/3D檢測(cè)，以及時(shí)序和多傳感器融合算法； 3、負(fù)責(zé)核心算法或模型的原創(chuàng)設(shè)計(jì)以及工程化落地，如模型優(yōu)化、模型部署等; 4、掌握通過(guò)數(shù)據(jù)閉環(huán)持續(xù)迭代模型的能力。 任職要求： 1、熟悉車(chē)道線/路沿/停止線等靜態(tài)要素檢測(cè)相關(guān)算法原理及設(shè)計(jì)，對(duì)問(wèn)題歸因分析并閉環(huán)解決； 2、熟悉主流深度學(xué)習(xí)算法，包括但不限于目標(biāo)檢測(cè)、分割、跟蹤、多任務(wù)學(xué)習(xí)、立體視覺(jué)等領(lǐng)域，有計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別領(lǐng)域頂會(huì)，（CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS）或頂刊（TPAMI/IJCV/TIP）作品者優(yōu)先，學(xué)術(shù)比賽獲獎(jiǎng)?wù)呋驅(qū)嶋H工程項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，有SDMap前融合/時(shí)序融合/lidar融合相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 3、掌握一種以上的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，如Pytorch,MXNet,Tensorflow等 ； 4、有扎實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)，優(yōu)秀的編程能力，快速學(xué)習(xí)能力。