工作职责：

- 参与多模态（Camera/LiDAR/Radar）障碍物检测、跟踪算法的研发，针对BEV感知、Occupancy Prediction等任务进行模型结构优化与训练策略改进；
- 参与感知端到端架构的原型开发，探索从传感器原始数据到结构化输出的直接映射方案；
- 参与自动化数据挖掘、Corner Case分析、数据标注质量优化，构建高效的数据驱动迭代流程；
- 完成算法的工程化部署，参与模型轻量化、推理加速等实际落地工作；

任职资格：

- 熟练使用AI编程工具（如Cursor、GitHub Copilot、Kimi、ChatGPT等）进行代码开发，能够借助AI快速理解代码库、调试程序、生成原型代码，并具备对AI生成代码的审查与优化能力；
- 扎实的Python/C++编程能力，具备良好的代码规范与工程习惯；
- 熟悉计算机视觉基础，对目标检测（2D/3D）、多传感器融合、BEV表示学习、VLM、端到端有基本了解；
- 对自动驾驶行业有强烈兴趣，具备快速学习新技术、阅读学术论文并复现的能力。
- 有自动驾驶感知相关项目经验、熟悉端到端自动驾驶框架（如UniAD、VAD、FusionAD等）者优先；
- 在CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS等会议或期刊上发表过相关论文、熟悉自动驾驶仿真工具的同学优先；