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a. 負(fù)責(zé)行車/泊車場景下多任務(wù)學(xué)習(xí)算法的研發(fā)與優(yōu)化,，包括動態(tài)/靜態(tài)感知等模型的聯(lián)合訓(xùn)練,；

b. 設(shè)計高效的多任務(wù)訓(xùn)練框架，提高任務(wù)間的協(xié)同效率和模型性能,；

c. 研究多任務(wù)學(xué)習(xí)中的損失平衡,、任務(wù)沖突解決等關(guān)鍵問題，提升模型的穩(wěn)定性和泛化能力,；

d. 開發(fā)并實現(xiàn)前沿技術(shù),，對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行量化和壓縮，以優(yōu)化模型在嵌入式芯片上的性能,。

e. 基于實驗依據(jù)在模型精度,、大小和推理速度之間做權(quán)衡，給出優(yōu)化方向,。

f. 在后訓(xùn)練量化（Post-training Quantization）,、量化感知訓(xùn)練（Quantization-Aware Training）以及剪枝（Pruning）等領(lǐng)域有深入理解。

a. 熟悉多任務(wù)學(xué)習(xí)的基本原理和相關(guān)技術(shù)（如共享參數(shù),、軟/硬任務(wù)分配,、權(quán)重動態(tài)調(diào)整等）；

b. 熟悉常見的感知算法（Transformer/bev/occ 等）,；

c. 善于解決復(fù)雜問題,，具有較強(qiáng)的分析能力和創(chuàng)新能力；

d. 3年以上計算機(jī)視覺算法開發(fā)經(jīng)驗,，具有自動駕駛領(lǐng)域多任務(wù)訓(xùn)練量產(chǎn)經(jīng)驗者優(yōu)先,。

e. 學(xué)歷要求：計算機(jī)科學(xué)、電子工程,、自動化或相關(guān)領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷,，博士優(yōu)先。