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a. 負責行車/泊車場景下多任務學習算法的研發(fā)與優(yōu)化,，包括動態(tài)/靜態(tài)感知等模型的聯(lián)合訓練,；

b. 設計高效的多任務訓練框架,，提高任務間的協(xié)同效率和模型性能；

c. 研究多任務學習中的損失平衡,、任務沖突解決等關鍵問題,，提升模型的穩(wěn)定性和泛化能力；

d. 開發(fā)并實現(xiàn)前沿技術,，對深度學習模型進行量化和壓縮,，以優(yōu)化模型在嵌入式芯片上的性能。

e. 基于實驗依據(jù)在模型精度,、大小和推理速度之間做權衡,，給出優(yōu)化方向,。

f. 在后訓練量化（Post-training Quantization）、量化感知訓練（Quantization-Aware Training）以及剪枝（Pruning）等領域有深入理解,。

a. 熟悉多任務學習的基本原理和相關技術（如共享參數(shù),、軟/硬任務分配、權重動態(tài)調(diào)整等）,；

b. 熟悉常見的感知算法（Transformer/bev/occ 等）,；

c. 善于解決復雜問題，具有較強的分析能力和創(chuàng)新能力,；

d. 3年以上計算機視覺算法開發(fā)經(jīng)驗,，具有自動駕駛領域多任務訓練量產(chǎn)經(jīng)驗者優(yōu)先。

e. 學歷要求：計算機科學,、電子工程,、自動化或相關領域碩士及以上學歷，博士優(yōu)先,。