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a. 負(fù)責(zé)HPA/AVP等功能的環(huán)境感知模型的開(kāi)發(fā)，針對(duì)停車(chē)位/車(chē)道線/地面標(biāo)識(shí)/可行駛區(qū)域/目標(biāo)等進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別,，包括但不局限于BEV,，OCC/GOD等方案；

b. 基于云端平臺(tái)開(kāi)發(fā)auto labeling 模型,，推動(dòng)數(shù)據(jù)閉環(huán),，加速模型迭代；

c. 負(fù)責(zé)算法在泊車(chē)產(chǎn)品中的落地和性能優(yōu)化,，解決相關(guān)問(wèn)題,。

a. 對(duì)泊車(chē)場(chǎng)景中的感知問(wèn)題有深入理解，具有泊車(chē)功能開(kāi)發(fā)及量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,；

b. 有BEV/OCC/GOD落地方案優(yōu)先,，熟悉Camera/Lidar等傳感器相關(guān)知識(shí)；

c. 熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如 PyTorch），具有多任務(wù)學(xué)習(xí)框架設(shè)計(jì)與優(yōu)化經(jīng)驗(yàn),；

d. 工作經(jīng)驗(yàn)：3年以上計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具有自動(dòng)駕駛領(lǐng)域多任務(wù)訓(xùn)練或泊車(chē)量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,。