成都·双流区
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岗位职责：
1. 负责多源传感器感知系统、多传感器融合、视觉/激光SLAM、BEV、Occupancy network、目标跟踪与轨迹预测等算法的研发实现及性能调优。
2. 主导算法与域控制器平台中传感器及执行机构的系统集成与联调，解决多模块协作中的技术难题。
3. 实现算法在域控端的部署落地，并开展深层次性能优化以满足实时性与稳定性要求。
4. 攻关实际应用场景中的系统瓶颈问题（如传感器失效、环境干扰、目标异常等），增强系统的容错能力与鲁棒性。
5. 编写完整的技术文档，协同硬件与软件团队推进整体方案高效实施。
任职要求：
1. 具备1-3年智能驾驶或无人机领域感知、SLAM及导航相关研发经验，有L2+级别智驾产品感知算法量产落地经验者优先，熟悉量产项目中感知模块全周期开发流程与迭代机制。
2. 数学基础扎实，熟练掌握线性代数、概率统计、图像处理等核心知识，了解主流深度学习方法，在图像/点云的检测、分割、特征提取与匹配等多个视觉方向有深入实践。
3. 精通C++和Python编程，具备良好的数据结构与算法功底，能独立完成感知算法原型开发、持续优化及面向量产的工程化实现。
4. 掌握计算机视觉、点云处理与SLAM基本原理，熟练运用BEVTransformer、深度估计、立体视觉、目标检测与跟踪、点云分割与识别等关键技术，具备复杂场景下感知算法设计与调优能力。
5. 熟悉多传感器融合与目标追踪方法，理解数据级、特征级融合机制，熟练使用多模态融合、卡尔曼滤波、时序轨迹预测等算法，可有效解决多源数据异构、时空同步与目标匹配等问题。
6. 熟练操作智能驾驶与无人机相关开发工具与环境，掌握ROS/ROS2中间件及Linux开发体系，熟练使用Git、CMake、OpenCV、PCL、TensorFlow/PyTorch等工具，具备AutoSAR AP或多传感器交互逻辑经验者优先。
以下经验者优先考虑：
1. 有在海思芯片平台（如310、610等单板）上进行感知算法部署、调试与性能优化的经验，了解芯片算力特性与算法适配策略。
2. 熟悉智能驾驶传感器标定技术，具备激光雷达、相机、IMU等设备的内外参标定能力，掌握标定工具使用及流程优化方法。
3. 深入理解模型部署与加速技术，熟练使用ONNX、TensorRT等工具，具备模型量化、剪枝及实时性优化经验，能够满足量产环境下的算力约束。
4. 有多车协同感知或集群导航项目经验，了解协同感知数据传输机制、融合策略及分布式系统架构设计。
5. 在极端天气、低纹理、遮挡等复杂条件下有过感知算法优化实践，能够提升系统在恶劣环境下的稳定性和可靠性。
1. 负责多源传感器感知系统、多传感器融合、视觉/激光SLAM、BEV、Occupancy network、目标跟踪与轨迹预测等算法的研发实现及性能调优。
2. 主导算法与域控制器平台中传感器及执行机构的系统集成与联调，解决多模块协作中的技术难题。
3. 实现算法在域控端的部署落地，并开展深层次性能优化以满足实时性与稳定性要求。
4. 攻关实际应用场景中的系统瓶颈问题（如传感器失效、环境干扰、目标异常等），增强系统的容错能力与鲁棒性。
5. 编写完整的技术文档，协同硬件与软件团队推进整体方案高效实施。
任职要求：
1. 具备1-3年智能驾驶或无人机领域感知、SLAM及导航相关研发经验，有L2+级别智驾产品感知算法量产落地经验者优先，熟悉量产项目中感知模块全周期开发流程与迭代机制。
2. 数学基础扎实，熟练掌握线性代数、概率统计、图像处理等核心知识，了解主流深度学习方法，在图像/点云的检测、分割、特征提取与匹配等多个视觉方向有深入实践。
3. 精通C++和Python编程，具备良好的数据结构与算法功底，能独立完成感知算法原型开发、持续优化及面向量产的工程化实现。
4. 掌握计算机视觉、点云处理与SLAM基本原理，熟练运用BEVTransformer、深度估计、立体视觉、目标检测与跟踪、点云分割与识别等关键技术，具备复杂场景下感知算法设计与调优能力。
5. 熟悉多传感器融合与目标追踪方法，理解数据级、特征级融合机制，熟练使用多模态融合、卡尔曼滤波、时序轨迹预测等算法，可有效解决多源数据异构、时空同步与目标匹配等问题。
6. 熟练操作智能驾驶与无人机相关开发工具与环境，掌握ROS/ROS2中间件及Linux开发体系，熟练使用Git、CMake、OpenCV、PCL、TensorFlow/PyTorch等工具，具备AutoSAR AP或多传感器交互逻辑经验者优先。
以下经验者优先考虑：
1. 有在海思芯片平台（如310、610等单板）上进行感知算法部署、调试与性能优化的经验，了解芯片算力特性与算法适配策略。
2. 熟悉智能驾驶传感器标定技术，具备激光雷达、相机、IMU等设备的内外参标定能力，掌握标定工具使用及流程优化方法。
3. 深入理解模型部署与加速技术，熟练使用ONNX、TensorRT等工具，具备模型量化、剪枝及实时性优化经验，能够满足量产环境下的算力约束。
4. 有多车协同感知或集群导航项目经验，了解协同感知数据传输机制、融合策略及分布式系统架构设计。
5. 在极端天气、低纹理、遮挡等复杂条件下有过感知算法优化实践，能够提升系统在恶劣环境下的稳定性和可靠性。
2026-08-20 13:31
IP属地：四川成都
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本科1-3年
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