岗位描述
【岗位职责】
1.负责井下复杂环境下摄像头、激光雷达或多模态融合的2D/3D感知算法,包括目标检测、跟踪、语义分割、BEV感知、Occupancy等。
2.针对低照度、粉尘等恶劣场景优化算法实时性与精度,解决长尾问题。
3.构建数据闭环,通过难例挖掘与主动学习持续迭代模型。
4.完成模型轻量化、TensorRT加速,在车载嵌入式平台落地并与规划控制联调。
5.带领团队攻克矿山特殊场景感知难题,配合矿区实地测试。
【任职条件】
1.硕士研究生及以上学历,有矿山/隧道等恶劣环境感知项目落地经验者优先。
2.精通PyTorch,熟练Python/C++;深入掌握计算机视觉或点云处理理论;熟悉CNN、Transformer等主流模型。
3.具备BEV感知、Occupancy Network或多传感器融合中至少两项的实际研发及实车部署经验;熟悉恶劣环境下的域自适应或数据增强。
4.精通模型轻量化、TensorRT/CUDA加速,有边缘设备实时推理案例;熟悉ROS及传感器标定。
5.以第一作者在CVPR/ICCV/ECCV等顶会或期刊发表感知相关论文≥2篇,或有高影响力开源项目。
6.能适应下井测试,具备技术领导力与独立研究能力。