Company Description

 

 

Job Description

岗位职责

1. 面向车道线、道路边界、路面标识、交通标志及其他静态道路设施，研发多帧融合、跨视角关联、几何与语义联合优化算法，提升标注精度、完整性及空间一致性。
2. 利用离线全序列信息，结合高精度定位、SLAM、三维重建及视觉基础模型，提升复杂场景、遮挡区域和长尾要素的自动化处理能力。
3. 建立静态数据的质量标准、评测体系与问题归因机制，推动自动质检、置信度评估、人工复核及难例回流，形成可持续迭代的数据生产闭环。
4. 推动算法从原型验证走向规模化生产，持续优化计算效率、资源消耗和处理稳定性，平衡数据质量、生产成本与交付时效。

 

Qualifications

任职要求

1. 计算机、自动化、电子工程、机器人、数学等相关专业硕士及以上学历，或具备同等水平的相关实践经验。
2. 具备扎实的计算机视觉、三维几何与机器学习基础，在自动驾驶感知、自动标注、三维重建或地图生产等领域具有深入研发经验。
3. 熟悉多视角几何、多传感器融合、点云处理、语义分割、目标检测、矢量化表达等技术中的多项，并能够针对实际数据问题设计完整方案。
4. 熟悉相机与激光雷达标定、时空同步及定位误差对数据质量的影响，具备跨模块分析和定位问题的能力。
5. 熟练使用 Python、C++ 中至少一种语言，熟悉主流深度学习框架，具备算法部署、性能分析及大规模数据处理经验。
6. 有主导复杂算法项目落地的经历，能够制定技术路线、评估关键风险，并通过量化指标验证改进效果。
7. 具备良好的跨团队沟通能力，能够将业务需求转化为清晰的算法目标、数据规范及交付标准。

加分项

• 有静态场景自动标注、离线感知、高精地图或 BEV 数据生产的量产项目经验。
• 有视觉基础模型、半监督学习、主动学习或模型辅助标注的实际应用经验。
• 有复杂路口、异形道路、施工区域等长尾场景的算法优化经验。
• 有云端 GPU 计算优化、分布式推理或大规模离线算法生产经验。

Additional Information