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?負(fù)責(zé)車端靜態(tài)BEV算法研發(fā)和工程落地,，包括靜態(tài)時(shí)序BEV檢測(cè)框架，Transformer靜態(tài)元素幾何建模構(gòu)建,，多任務(wù)檢測(cè)模型等,。

?探索可量產(chǎn)深度學(xué)習(xí)檢測(cè)方法，構(gòu)建復(fù)雜道路結(jié)構(gòu)下的相關(guān)靜態(tài)元素,，提升實(shí)時(shí)感知模型的能力上限,。

?主要負(fù)責(zé)方向?yàn)榧t綠燈，交通標(biāo)志方向,。

?負(fù)責(zé)車端模型訓(xùn)練,，適配，量化以及部署,，優(yōu)化模型相關(guān)后處理,。

?負(fù)責(zé)相關(guān)模型業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)，與定位,，建圖等相關(guān)下游進(jìn)行功能聯(lián)調(diào),，制定穩(wěn)定的規(guī)范與協(xié)議。

?應(yīng)用數(shù)學(xué),、計(jì)算機(jī)視覺(jué),、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí),、電子信息,、機(jī)器人等相關(guān)專業(yè)的碩士/博士學(xué)生,。

?在計(jì)算機(jī)視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的2D，3D目標(biāo)檢測(cè)（單目3D,、bev,、OccupancyNetwork、Map）有深入研究經(jīng)歷,，熟悉經(jīng)典和前沿的單目2D,，3D、BEV檢測(cè)（分割）算法

?熟悉當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)算法,，精通一個(gè)或者多個(gè)領(lǐng)域的算法研究,，包括但不限于目標(biāo)檢測(cè)、多任務(wù)學(xué)習(xí),、目標(biāo)分割等,。

?了解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理（百萬(wàn)~千萬(wàn)）,；至少精通C/C++ 或python編程,，有ACM經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

?至少熟悉一個(gè)常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源工具庫(kù),，如Caffe/TensorFlow/PyTorch/ 等,。

?有紅綠燈或者交通標(biāo)志開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

?有實(shí)際工程項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,。