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主要职责： •构建并开发图像处理算法，涵盖图像增强、降噪、特征提取、目标分割、识别及追踪等方向。 •提升算法效率，保障其在多样化的软硬件环境中的高性能表现。 •关注图像处理领域的前沿进展，推动新技术在实际产品中的落地应用。 •协同产品团队沟通需求，将业务需求转化为可行的算法实现方案。 •撰写相关技术资料，如算法设计说明和操作指导文档。 •参与算法模块的测试与验证工作，确保结果的精确性与系统稳定性。 职位要求： •计算机科学、电子工程、数学或相关专业本科及以上学历。 •具备3年以上图像处理算法研发经验。 •熟练掌握C/C++、Python、Java中至少一种编程语言。 •熟悉主流图像处理工具库，例如OpenCV、Pillow等。 •有使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的实际项目经验。 •具备扎实的数学功底，尤其在线性代数、概率论与统计学方面。 •能够自主推进任务，同时具备良好的团队协作意识。 •具备出色的分析问题能力与创新思维。

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岗位说明: 1、负责葡语文本的翻译、类型标注及相关标准下的评估工作； 2、对葡语文本数据进行整理与统计，并形成规范的书面报告； 3、依据评估结果，归纳问题类型，并提出初步解决方案； 4、承担其他翻译任务：包括资料、部分培训材料及其他文件的校对与翻译（笔译/口译）。 任职要求: 1、须精通葡语，具备B2级或以上水平者优先； 2、统招本科及以上学历者优先考虑； 3、有葡语国家生活经历者优先； 4、英语能力优秀者优先。

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（一）AI模型输出结果的人工审核与等级评定 1. 参照《中国高血压防治指南》等权威规范，对大模型生成的个性化慢病管理方案进行人工核查； 2. 根据统一标注规范实施分级评价：将方案划分为优秀、合格、不合格三类，甄选高质量示范案例，用于模型正向迭代训练。 （二）问题案例分析与模型改进点提炼 1. 针对未达标或需优化的模型输出内容，从临床诊疗逻辑等维度，提出具体可行、可直接交付算法团队的改进建议； 2. 定期汇总模型常见错误类型，形成慢病大模型临床问题分析报告，支撑算法团队开展针对性优化调整。 （三）慢病大模型标注评估体系构建与持续优化 1. 协同产品与算法团队，建立可量化、可验证的人工评估机制； 2. 团队内部质量管控：实行交叉复核机制，校准标注标准，确保标注结果的一致性与准确性。

工作内容： 1. 负责地图基础信息的标注处理，包含路网数据构建、属性补充及偏差校正等工作； 2. 根据业务实际需要，高效完成各项标注任务； 3. 具备地图标注相关经验者优先录用。 任职要求： 1. 能够快速理解并把握业务核心需求； 2. 熟悉计算机基础操作流程； 3. 具备良好的职业素养，严格遵守保密规定； 4. 专业不限，有地图标注实践经验者优先； 5. 无经验人员可享受免费技术培训（1-2个月）。 福利待遇：五险一金、包住、免费技术培训

1、参与高阶智能驾驶系统中横向与纵向控制功能的设计与实现 2、开展横纵向控制算法（如PID、MPC、PP、LQR等）的研发及在系统中的集成应用 3、构建车辆运动学与动力学模型，完成状态参数估计及模型参数辨识工作 4、承担控制模块的系统集成及相关接口的功能验证 职责要求 1、掌握C++/Python等常用编程语言，熟悉Linux基本操作，具备ROS开发背景，了解Simulink仿真建模； 2、具备扎实的自动控制理论基础，有高低阶控制算法的实际开发经历； 3、了解车辆运动学与动力学建模方法，拥有实车调试相关经验

岗位职责： 1、掌握BEV感知算法，涵盖动态目标检测、静态环境建模及OCC等相关方向； 2、熟悉纯视觉BEV感知或视觉与激光前融合的BEV感知方案； 3、负责BEV感知某一方向的模型训练与性能调优； 4、负责将感知模型部署至SOC平台，如J6、A1000、orin等； 5、持续跟进BEV感知及端到端车载大模型的技术前沿进展。 任职资格： 1、硕士及以上学历，计算机相关专业、控制理论、电子类、车辆工程等相关专业背景； - 精通深度学习或计算机视觉、三维视觉技术； - 熟悉transformer、bev等关键技术方向； - 掌握C++/C或Python语言，具备扎实的算法与数据结构基础； - 熟悉主流三维目标检测算法； - 能熟练运用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架。 2、具有3年以上智能驾驶领域相关工作经验； 3、具备自动驾驶系统或BEV系统中感知算法开发的实际经验； 4、拥有BEV感知项目量产落地经验者优先考虑

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