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昌平区
职位详情
岗位职责：
1. 点云深度学习算法的研发与实现
模型设计与优化：开展点云深度学习模型（如PointNet++、PointCNN、VoxelNet、PointPillars等）的开发或改进工作，提升目标检测、语义分割、实例分割等任务的准确率与运行效率。
2. 点云数据处理与增强技术
数据集构建：制定点云数据采集策略，建立标准化标注体系（如KITTI、nuScenes格式），保障数据质量与可用性。
3. 模型训练及性能调优
训练策略优化：设计并实施高效的训练方案，包括损失函数调整（如Focal Loss、L1/L2正则化）、学习率调度机制以及分布式训练框架（如多GPU/TPU并行计算）。
4. 模型轻量化与部署适配
参数压缩与加速：采用知识蒸馏、剪枝、量化等手段降低模型规模，适配边缘设备（如NVIDIA Orin）；通过TensorRT加速、ONNX格式转换等方式提升推理速度。
5. 多传感器融合与实际场景落地
跨模态融合方法研究：研发基于深度学习的激光雷达与相机融合算法（如BEVFormer、BEVFusion），增强自动驾驶环境中障碍物检测的稳定性与准确性。
岗位要求：
1. 学历背景：计算机科学、电子工程、数学、自动化等相关领域硕士及以上学位。
2. 熟练掌握PyTorch或TensorFlow框架，具备完整的模型开发、训练与调试经验（如自定义Loss函数、分布式训练配置）。
3. 熟悉模型压缩技术（如知识蒸馏、量化、剪枝）及相关部署工具链（如TensorRT、ONNX）。
4. 精通Python（主要语言）和C++（用于部署优化），熟练使用Linux系统及Shell脚本进行开发工作。
1. 点云深度学习算法的研发与实现
模型设计与优化：开展点云深度学习模型（如PointNet++、PointCNN、VoxelNet、PointPillars等）的开发或改进工作，提升目标检测、语义分割、实例分割等任务的准确率与运行效率。
2. 点云数据处理与增强技术
数据集构建：制定点云数据采集策略，建立标准化标注体系（如KITTI、nuScenes格式），保障数据质量与可用性。
3. 模型训练及性能调优
训练策略优化：设计并实施高效的训练方案，包括损失函数调整（如Focal Loss、L1/L2正则化）、学习率调度机制以及分布式训练框架（如多GPU/TPU并行计算）。
4. 模型轻量化与部署适配
参数压缩与加速：采用知识蒸馏、剪枝、量化等手段降低模型规模，适配边缘设备（如NVIDIA Orin）；通过TensorRT加速、ONNX格式转换等方式提升推理速度。
5. 多传感器融合与实际场景落地
跨模态融合方法研究：研发基于深度学习的激光雷达与相机融合算法（如BEVFormer、BEVFusion），增强自动驾驶环境中障碍物检测的稳定性与准确性。
岗位要求：
1. 学历背景：计算机科学、电子工程、数学、自动化等相关领域硕士及以上学位。
2. 熟练掌握PyTorch或TensorFlow框架，具备完整的模型开发、训练与调试经验（如自定义Loss函数、分布式训练配置）。
3. 熟悉模型压缩技术（如知识蒸馏、量化、剪枝）及相关部署工具链（如TensorRT、ONNX）。
4. 精通Python（主要语言）和C++（用于部署优化），熟练使用Linux系统及Shell脚本进行开发工作。
2026-10-21 12:31
IP属地：北京
职位福利
硕士5-10年自动驾驶分布式训练深度学习多模态算法算法工程化经验融合感知算法障碍物检测鲁棒性C/C++点云强化学习多传感器模型压缩技术Python
要务（深圳）科技有限公司
A轮 · 100-499人
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