吉利汽车
光学前瞻技术研究岗
光学前瞻技术研究岗
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
宁波市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
博士
人工智能
Nerf
Pytorch
Slam
Tensorflow
三维重建
博士
多传感器标定
多目标跟踪
实例分割
AI 估算 · 40k–60k
职位详情
关于这个职位
该职位负责车载业务场景下的光学感知算法研发，包括座舱内外环境感知、乘客和驾驶员状态感知等核心模块，解决复杂光照、遮挡、多样化姿态等实际车载场景下的算法鲁棒性问题
同时需要针对车载嵌入式平台的算力与实时性约束，完成目标检测、语义分割、多目标跟踪等模型的轻量化设计、精度-效率平衡优化及端侧部署，确保算法在受限资源下实现最优性能
与产品、系统、嵌入式、测试等团队紧密协同，推动算法从原型验证到量产落地的全流程，保障功能稳定性与用户体验
持续跟踪计算机视觉前沿技术，结合车载业务场景下光学系统的功能扩展与性能提升进行技术预研与方案迭代，并参与技术文档撰写与知识沉淀，支持团队技术能力建设
最低要求
计算机、自动化、数学、物理、电子科学与技术、测控等相关专业博士学历
精通PyTorch/TensorFlow等主流框架，具备独立的数据处理、模型训练、调优及问题分析能力
具备良好的工程编码习惯，熟练掌握Python，了解C++，能完成算法模块的工程化封装与集成
熟练掌握视觉基础任务（目标检测/实例分割/语义分割/多目标跟踪等）的经典与SOTA方法，具备扎实的深度学习理论基础
了解图形渲染与AR透视校正原理，了解多传感器标定与融合、有SLAM/NeRF/目标跟踪/三维重建等算法经验者优先
在顶级会议或期刊发表过相关论文者优先
工作职责
负责车载业务场景下的光学系统相关感知算法研发，包括但不限于座舱内外环境感知以及乘客和驾驶员状态感知等核心模块，解决复杂光照、遮挡、多样化姿态等实际车载场景下的算法鲁棒性问题
针对车载嵌入式平台的算力与实时性约束，完成包括但不限于目标检测、语义分割、多目标跟踪等模型的轻量化设计、精度-效率平衡优化及端侧部署，确保算法在受限资源下实现最优性能
与产品、系统、嵌入式、测试等团队紧密协同，推动算法从原型验证到量产落地的全流程，保障功能稳定性与用户体验
持续跟踪计算机视觉前沿技术，结合车载业务场景下光学系统的功能扩展与性能提升进行技术预研与方案迭代
参与算法模块的技术文档撰写与知识沉淀，支持团队技术能力建设
AI 洞察
暂无 AI 洞察数据
Watch Jobs