成都·双流区
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岗位职责：
1. 负责多源传感器感知、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、执行机构的系统集成与联调，解决多模块协同工作中的技术难题。
3. 实现算法在域控平台上的部署，并开展深层次的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、目标特性异常等），提升系统的鲁棒性与适应能力。
5. 编写相关技术文档，协同硬件与软件团队推进整体方案的落地实施。
任职要求：
1. 具备1-3年智能驾驶或无人机领域感知、SLAM及导航算法研发经验，有完整L2+级别智驾产品感知算法落地经验者优先，熟悉量产项目中感知模块的全流程开发逻辑与迭代方法。
2. 数学基础扎实，精通线性代数、概率统计、图像处理等核心知识，掌握主流深度学习算法，深入参与多个视觉相关方向的技术研发，包括但不限于图像/点云的目标检测、分割、特征提取与匹配等。
3. 精通C++和Python编程，具备良好的数据结构与算法功底，能够独立完成感知算法的原型开发、迭代优化及量产级工程化实现。
4. 深入理解计算机视觉、点云处理与SLAM基本原理，熟练掌握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，能针对复杂场景进行感知算法设计与优化。
5. 熟悉多传感器融合与目标追踪方法，掌握数据级、特征级融合机制，熟练应用多模态融合、卡尔曼滤波、时序轨迹预测等算法，具备解决多传感器数据异构、时空对齐与目标关联问题的能力。
6. 熟练使用智能驾驶及无人机相关开发工具与环境，精通ROS/ROS2中间件与Linux开发平台，熟练运用Git、CMake、OpenCV、PCL、TensorFlow/PyTorch等工具，具备AutoSAR AP及多传感器交互逻辑经验者优先。
有以下经验者优先考虑：
1. 具备在海思芯片平台（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等多传感器内外参标定经验，掌握标定工具使用与流程优化方法。
3. 深入了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，可满足量产环境下算力约束需求。
4. 具有多车协同感知或集群导航项目研发背景，熟悉协同感知数据传输机制、融合策略及分布式感知系统架构设计。
5. 有在极端天气、弱纹理、遮挡等复杂条件下优化感知算法的实际经验，能够有效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、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、执行机构的系统集成与联调，解决多模块协同工作中的技术难题。
3. 实现算法在域控平台上的部署，并开展深层次的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、目标特性异常等），提升系统的鲁棒性与适应能力。
5. 编写相关技术文档，协同硬件与软件团队推进整体方案的落地实施。
任职要求：
1. 具备1-3年智能驾驶或无人机领域感知、SLAM及导航算法研发经验，有完整L2+级别智驾产品感知算法落地经验者优先，熟悉量产项目中感知模块的全流程开发逻辑与迭代方法。
2. 数学基础扎实，精通线性代数、概率统计、图像处理等核心知识，掌握主流深度学习算法，深入参与多个视觉相关方向的技术研发，包括但不限于图像/点云的目标检测、分割、特征提取与匹配等。
3. 精通C++和Python编程，具备良好的数据结构与算法功底，能够独立完成感知算法的原型开发、迭代优化及量产级工程化实现。
4. 深入理解计算机视觉、点云处理与SLAM基本原理，熟练掌握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，能针对复杂场景进行感知算法设计与优化。
5. 熟悉多传感器融合与目标追踪方法，掌握数据级、特征级融合机制，熟练应用多模态融合、卡尔曼滤波、时序轨迹预测等算法，具备解决多传感器数据异构、时空对齐与目标关联问题的能力。
6. 熟练使用智能驾驶及无人机相关开发工具与环境，精通ROS/ROS2中间件与Linux开发平台，熟练运用Git、CMake、OpenCV、PCL、TensorFlow/PyTorch等工具，具备AutoSAR AP及多传感器交互逻辑经验者优先。
有以下经验者优先考虑：
1. 具备在海思芯片平台（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等多传感器内外参标定经验，掌握标定工具使用与流程优化方法。
3. 深入了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，可满足量产环境下算力约束需求。
4. 具有多车协同感知或集群导航项目研发背景，熟悉协同感知数据传输机制、融合策略及分布式感知系统架构设计。
5. 有在极端天气、弱纹理、遮挡等复杂条件下优化感知算法的实际经验，能够有效提升系统在恶劣环境下的稳定性和可靠性。
2026-05-17 14:16
IP属地：四川成都
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