自动驾驶感知算法工程师（动静态障碍物 & 红绿灯方向）

1. 负责自动驾驶系统中动静态障碍物与红绿灯方向的感知算法研发与优化，具体包括但不限于： i. 动态目标检测与跟踪：识别并追踪车辆、行人、非机动车等移动目标； ii. 静态障碍物识别：检测锥桶、路障、落石等对通行安全构成威胁的静态障碍物； iii. 红绿灯检测与状态识别：应对多灯组识别、遮挡/误检补全、远距离检测等复杂场景； iv. 可行驶区域检测与语义分割：结合BEV感知结果为路径规划提供语义层信息支持； 2. 设计并实现基于多模态传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）的融合感知算法； 3. 分析并解决感知系统在实车测试中出现的鲁棒性、精度与实时性等问题，推动系统工程落地； 4. 持续跟进国内外前沿技术进展，探索前瞻性算法，提升整体感知能力与工程适应性。

1. 硕士及以上学历，应用数学、计算机视觉、机器学习、电子信息、机器人等相关专业； 2. 熟悉主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），具备扎实的感知算法理论与工程实现能力； 3. 精通至少一个相关方向的算法研发，如：3D目标检测、车道线检测、多目标跟踪、多任务学习等； 4. 掌握C/C++或Python编程语言，具备良好的编程习惯及算法工程优化经验，有ACM背景者优先； 5. 有自动驾驶感知/融合/预测等模块的项目经验者优先，有多模态大模型实践经验者加分； 6. 在CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS等顶会或TPAMI、IJCV等顶刊发表论文者优先，有国际竞赛获奖或工程落地经验者优先