一、职位描述:

负责自动驾驶系统感知算法相关的研发，包括但不限于：

1、对图像、点云等数据中的静态场景要素的检测和追踪，如车道线、路沿、地标、路牌、交通标志等。

2、对图像、点云等数据中的动态场景要素的检测和追踪，如行人、车辆、其他运动障碍物等。

3、融合异构传感数据的场景目标检测和跟踪，对单类数据源感知结果进行优化。

4、基于不同场景要素的语义、拓扑等关系或结合结合地图先验进行互相校验，给出不同场景要素的置信度评估。

5、给自动驾驶系统的地图创建和定位提供有力支撑。

6、给自动驾驶系统的预测决策规划系统提供有力支撑。

二、任职条件:

1、计算机、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历。

2、熟悉C++/C或Python，扎实的算法和数据结构知识。

3、熟悉深度学习或计算机视觉等基本知识。

4、熟悉常见的滤波算法如卡尔曼滤波或粒子滤波。

5、熟悉常见的视觉特征提取/降纬算法等。

6、具备良好的数学能力，熟悉几何、统计和机器学习算法与理论等。

7、 有自动驾驶系统或ADAS系统感知算法开发经验，如车道线识别，障碍物识别及跟踪等。

8、有视觉、激光雷达、毫米波雷达等传感器融合经验。

三、（应届生项目经验可适当放宽）加分项：

1、有Linux或Ros开发经验。

2、熟悉某类深度学习框架，如TensorFlow, MXNet, Caffe, Torch等，对网络结构设计、训练、大规模数据处理有丰富的实践经验。

3、熟练掌握OpenCV、PCL等开发工具。

4、有岗位相关高水平学术论文发表。

5、有算法编程竞赛/自动驾驶或机器人相关竞赛经历：如Kaggle、ACM、ICPC、TopCoder、RoboMaster、RoboCon、中国智能车未来挑战赛等。

6、在Github或其他开源平台上有岗位相关的高质量项目。