深圳佑驾创新科技股份有限公司

【职位描述】 1. 负责自动驾驶场景下目标检测、多目标跟踪及感知预测融合算法研发； 2. 迭代检测模型的 backbone / neck / head，提升检测精度、鲁棒性与推理速度； 3. 为端到端感知框架提供高质量特征输出，包括 bbox、目标状态、中间层特征及时序特征； 4. 探索基于深度学习的跟踪建模方法，研究 query-based tracking、transformer-based tracking、端到端 MOT 等技术方向； 5. 将检测、跟踪和预测建模为更统一的时序感知问题，提升遮挡、长尾、目标交互等复杂场景下的稳定性； 6. 设计检测、跟踪、预测联合建模方案，研究共享 backbone、特征复用、跨任务梯度回传和多任务 loss 权重自适应等问题； 7. 与预测算法及工程团队对齐接口，为预测模块提供更稳定、更高质量的目标状态、轨迹特征和时序特征输入； 8. 持续分析检测、跟踪、预测链路中的误差传递问题，减少级联误差，提升端到端整体效果； 9. 推动算法在内部数据集、仿真环境及实车系统中的验证、优化与落地。 任职要求 1. 计算机、人工智能、自动化、电子信息、车辆工程等相关专业，本科及以上学历； 2. 熟悉主流目标检测算法及工程化实践，如 Faster R-CNN、YOLO 系列、CenterNet、DETR、BEVDet、BEVFormer、Sparse4D 等； 3. 具备目标检测、3D 检测、多目标跟踪 MOT、轨迹预测或多任务学习相关项目经验； 4. 熟悉 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架，具备良好的模型训练、调参、实验分析和问题定位能力； 5. 熟悉 Python / C++，具备较好的算法工程实现能力； 6. 了解自动驾驶感知系统基本流程，熟悉 Camera / LiDAR / Radar 中一种或多种传感器数据处理； 7. 了解检测、跟踪、预测模块之间的协同工作流程，能够从系统链路角度分析算法收益与问题； 8. 具备良好的问题拆解能力、工程落地意识和跨团队沟通能力。 加分项 1. 有自动驾驶量产项目、实车部署或中间件开发经验； 2. 熟悉 ROS、CyberRT、DDS 或其他自动驾驶中间件； 3. 有 Camera / LiDAR / Radar 多传感器融合经验； 4. 熟悉 MOTR、TrackFormer、MOTA、QDTrack、ByteTrack、OC-SORT 等跟踪算法； 5. 有端到端感知、感知预测联合训练、多任务学习或 transformer 时序建模经验； 6. 有轨迹预测、行为预测、交互建模或时序建模相关项目经验； 7. 熟悉 TensorRT、ONNX、CUDA、模型压缩、蒸馏、量化等部署优化技术； 8. 在自动驾驶、计算机视觉、机器人等方向有高质量论文、竞赛或开源项目经验。 你将获得 1. 参与自动驾驶核心感知算法从模型研发到实车落地的完整链路； 2. 深入参与 OD、Tracking、Prediction 融合方向的技术演进； 3. 面向大规模真实道路数据进行算法迭代和系统优化； 4. 与感知、预测、规划、系统工程团队紧密协作，推动算法在真实产品中产生效果。 view1d 佑驾创新MINIEYE（2431.HK)成立于2014年，是中国领先的智能驾驶及智能座舱解决方案供应商。公司专注于智能驾驶、智能座舱、智慧出行、智慧物流等技术的创新与落地，致力于以创新技术改善道路安全，提升驾乘体验，革新智慧交通产业生态。佑驾创新依托全栈自研技术与规模化量产经验，渐进构建L1至L4全维智驾能力，响应多样化的应用场景和需求，目前，佑驾创新的解决方案已合作众多国内主流车企，并已搭载多款车型出口欧盟、澳大利亚和英国等地。佑驾创新总部设于深圳，并在北京、上海，武汉、成都、南京、重庆设立了研发机构与业务分支，汇聚了来自国内外知名院校及业内龙头企业的优秀人才，共同助力中国汽车产业高质量、可持续发展，智能且愉悦的自动驾驶是汽车的未来。与所有科技研发者一样，我们坚持技术创新，持续迭代升级，以领先的AI技术，为出行体验及智慧物流创造更多价值，为智能汽车赋予更多可能。成为智能汽车赋能者，未来，我们携手同行!公司公众号：佑驾创新MINIEYE公司主页： https://www.minieye.cc 【其他信息】 职能类别：Python工程师 招聘人数：20人 需求专业：机械工程,计算机科学与技术,软件工程,电子科学与技术 工作经验：不限 语言要求：不限 单位规模：500-1000人 单位性质：其他企业（含民营企业等） 工作地址：深圳市福田区沙头街道上沙社区滨河大道9285号中洲滨海商业中心二期1栋A座二十五层