激光雷达点云算法工程师

工作内容
岗位职责：
- 负责激光雷达点云数据的预处理算法开发和优化，包括点云去噪、滤波、分割、特征提取等；
- 负责摄像头图像数据的预处理算法开发和优化，包括去噪、畸变矫正、曝光补偿、图像拼接等；
- 负责感知算法后处理的研发与优化，包括但不限于多目标跟踪（MOT）算法研发优化、Occupancy Network栅格后处理与质量优化、多传感器融合算法研发；
- 负责激光雷达聚类分割算法研发和优化，实现地面分割、障碍物物聚类、多帧点云配准等算法研发；
- 负责感知算法工程优化和部署，针对嵌入式平台完成算法性能优化，充分发挥平台性能；
- 负责感知算法系统集成和联调，配合关联模块团队完成联合调优和集成，针对问题进行专项后处理策略优化；

任职条件
任职要求：
1. 教育背景
- 硕士及以上学历，计算机、自动化、电子信息、人工智能、机器人、车辆工程等相关专业。
2. 专业技能
- 精通C++和Python编程(需具备实际代码开发经验)，熟练使用Linux开发环境及Git等工程化工具，熟悉AI Vibe Coding；
- 扎实掌握三维视觉、深度学习、点云处理、线性代数、概率论与数理统计等相关理论基础，熟悉目标检测、语义分割、点云处理等相关算法；
- 熟悉单目/双目视觉几何相关基础知识，有实际算法实践经验；
- 深刻理解多目标跟踪理论，熟悉卡尔曼滤波、粒子滤波、匈牙利算法、最近邻（NN）、联合概率数据关联（JPDA）、多假设跟踪（MHT）等经典算法；
- 熟悉主流深度学习框架PyTorch/TensorFlow，具备BEV感知、目标检测等算法开发经验；
- 熟悉OpenCV、PCL、Eigen、sophus等开源库；
- 熟悉Cyber/ROS/ROS2开发，具备多传感器数据处理与系统集成经验；
3. 经验要求
- 3年以上自动驾驶、机器人或相关领域的感知算法研发经验；
- 具备2D/3D目标检测、BEV感知、多传感器融合等实际项目开发经验；
- 具备感知软件、深度学习模型在车载嵌入式平台的部署与优化经验；
4. 综合素质
- 具备优秀的系统设计和问题解决能力，能够在复杂环境中快速定位并优化问题；
- 具备良好的英文文献检索和阅读能力；
- 逻辑严密，注重代码质量与工程规范，对系统的稳定性和鲁棒性有极致追求；