職位描述
- 研發(fā)基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測和目標(biāo)跟蹤算法，包括實(shí)時車輛、行人和其他障礙物的檢測、跟蹤和預(yù)測；
- 研發(fā)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測和分割算法，包括車道線、交通標(biāo)志、道路結(jié)構(gòu)化特征(路肩，隔離帶等等)；
- 異構(gòu)傳感器的數(shù)據(jù)融合，包括但不限于攝像頭、LiDAR、RADAR；
崗位需求
- 計算機(jī)、自動化、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷；
- 熟練使用C++、同時熟悉Python等編程開發(fā)語言優(yōu)先；
- 對深度學(xué)習(xí)有深入理解，對常用的目標(biāo)檢測和語義分割網(wǎng)絡(luò)有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，熟悉LSTM, GRU等時間序列模型；
- 熟悉基于圖像、LiDAR點(diǎn)云或兩者前融合的目標(biāo)檢測，識別，跟蹤和預(yù)測方法；
- 有視覺、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器融合經(jīng)驗(yàn)
- 熟練使用常見的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架如TensorFlow, Caffe, PyTorch等
- 熟悉PCL、OpenCV等框架，具有良好的編程能力；
- 有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理引擎實(shí)現(xiàn)、優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)(特別是基于TensorRT的實(shí)現(xiàn))優(yōu)先；
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