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?負責車端靜態(tài)BEV算法研發(fā)和工程落地，包括靜態(tài)時序BEV檢測框架,，Transformer靜態(tài)元素幾何建模構建,，多任務檢測模型等。

?探索可量產(chǎn)深度學習檢測方法,，構建復雜道路結(jié)構下的相關靜態(tài)元素,，提升實時感知模型的能力上限。

?主要負責方向為紅綠燈,，交通標志方向,。

?負責車端模型訓練，適配,，量化以及部署,，優(yōu)化模型相關后處理。

?負責相關模型業(yè)務開發(fā),，與定位,，建圖等相關下游進行功能聯(lián)調(diào)，制定穩(wěn)定的規(guī)范與協(xié)議,。

?應用數(shù)學,、計算機視覺、模式識別,、機器學習,、電子信息、機器人等相關專業(yè)的碩士/博士學生,。

?在計算機視覺目標檢測領域的2D,，3D目標檢測（單目3D、bev,、OccupancyNetwork,、Map）有深入研究經(jīng)歷，熟悉經(jīng)典和前沿的單目2D,，3D,、BEV檢測（分割）算法

?熟悉當前主流的深度學習算法，精通一個或者多個領域的算法研究,，包括但不限于目標檢測,、多任務學習、目標分割等,。

?了解數(shù)據(jù)結(jié)構,、算法和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理（百萬~千萬）；至少精通C/C++ 或python編程，有ACM經(jīng)驗者優(yōu)先,。

?至少熟悉一個常見的神經(jīng)網(wǎng)絡開源工具庫,，如Caffe/TensorFlow/PyTorch/ 等。

?有紅綠燈或者交通標志開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先,。

?有實際工程項目經(jīng)驗者優(yōu)先,。