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职位搜索/大众汽车/ADAS Algorithm (Campus)
Volkswagen logo
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大众汽车 (Volkswagen)

职位信息

安徽省-合肥市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
普通员工/个人贡献者

标签

算法开发PyTorch计算机视觉TensorFlow自动驾驶ADAS传感器融合
💡

核心评价

顶尖车企前沿技术岗,成长性与意义感突出,薪资稳健,工作模式偏传统。

ADAS Algorithm (Campus)

🤖 AI 估测:¥18K-25K

发布时间:大约 1 个月前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个面向应届毕业生的ADAS算法研发岗位,你将加入大众汽车集团在中国的研发团队,参与高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶(ADAP)核心算法的研发与优化工作
主要职责包括视觉感知、多传感器融合、决策规划等模块的算法研究、工程实现与测试验证,致力于为大众集团在中国市场的车型开发具有竞争力的智能驾驶技术

✓工作职责

参与ADAS系统的算法研究、开发与优化,包括但不限于视觉感知(图像识别、目标检测/跟踪)、多传感器融合(超声波/摄像头/雷达/激光雷达数据融合)、决策与规划模块
协助算法的工程实现,包括代码开发、单元测试、仿真验证以及支持实车测试
参与技术文档的编写,包括算法设计文档、测试报告和专利申请
跟踪行业最新技术趋势,参与技术预研和创新解决方案的探索

⭐最低要求

教育背景:计算机科学、自动化、电子信息、车辆工程、数学或相关领域的硕士学位
熟练掌握C/C++/Python编程语言,具备良好的代码规范和工程实践能力
扎实的数据结构与算法基础
熟悉常见的机器学习/深度学习框架(如TensorFlow, PyTorch)者优先
较强的数学基础(线性代数、概率论、微积分)以及对计算机视觉或机器人运动学相关理论的理解
熟悉Linux开发环境,有使用Shell脚本、CMake等工具的经验
清晰的逻辑思维,较强的问题分析与解决能力,以及良好的沟通协作和自驱力

👍优先资格

ADAS/AD相关项目经验(包括课程设计、竞赛、科研项目和实习)
熟悉视觉感知算法(如目标检测、语义分割、特征匹配)或传感器融合算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波)
了解决策规划算法(如A, RRT, 模型预测控制)或嵌入式系统开发(如ROS, QNX)
发表过相关技术论文、专利或在竞赛中获奖
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