车位到车位全场景智驾算法工程师

工作内容
1. 核心算法研发 ：负责车位到车位全场景智驾系统的核心算法研发，包括地库漫游、车位泊入 / 泊出、行车与泊车状态平滑衔接等模块的全场景端到端模型开发与优化，支撑系统实现从车位到车位的无断点全场景智能驾驶体验
2. 全链路工程落地 ：主导算法从研发到量产的全链路落地，包括模型训练、量化蒸馏、嵌入式平台部署、仿真评测、实车测试迭代，平衡算法性能与硬件资源约束
3. 数据闭环体系建设 ：搭建并优化数据挖掘、清洗、标注、回流的闭环链路，基于真实量产场景数据持续迭代算法，提升长尾场景、极端工况下的鲁棒性

任职条件
硕士及以上学历，计算机、自动化、车辆工程、机器人、人工智能等相关专业
扎实的机器学习 / 深度学习理论基础，熟悉目标检测、语义分割、立体视觉、行为预测、决策规划等相关技术方向
熟练掌握 C++/Python 编程语言，精通 PyTorch 等主流深度学习框架，熟悉 Linux/ROS 开发环境
具备良好的工程素养，能够独立完成算法模块的开发、测试、迭代全流程，能够定位并解决实车落地过程中的技术问题
具备优秀的逻辑思维能力、跨团队沟通协作能力，有强烈的自驱力与问题解决意识，能够在快节奏的研发环境中高效推进任务
加分项
有自动驾驶量产项目经验，尤其是行泊一体、端到端智驾、泊车场景相关的研发经验
在 CVPR/ICCV/NeurIPS/ICRA 等顶会或顶刊发表过相关论文，或有相关开源项目贡献
熟悉 TensorRT/ONNX 等模型推理优化框架，有大模型轻量化、部署优化相关经验
有强化学习、世界模型、多模态大模型相关的研发经验