工作职责:

1、负责无人环卫车/环卫机器人感知算法研发，包括2D/3D目标检测、语义/实例分割、多目标跟踪、轨迹预测等，覆盖公开道路环卫典型目标。

2、负责多传感器融合感知（Camera+LiDAR+Radar）、BEV感知、Occupancy、可行驶区域、作业区域理解等算法设计与实现，精通传感器标定流程，负责Camera、LiDAR、Radar等多传感器的内参、外参标定，优化标定精度与稳定性。

3、负责环卫场景长尾问题、恶劣天气、弱光、遮挡、密集作业区等复杂场景的感知鲁棒性优化，结合传感器标定数据提升算法适配性。

4、负责感知模型训练、评估、迭代、量化、剪枝、蒸馏，完成TensorRT/ONNX等车端部署与性能优化。

5、参与数据闭环：数据采集、标注规范、真值生成、难例挖掘、指标体系建设，结合传感器标定结果优化数据质量，推动感知效果持续迭代。

6、与定位、规控、硬件、测试团队协同，完成实车调试与量产落地，解决传感器标定及感知相关实际工程问题。

任职资格:

1、 硕士及以上学历，计算机、自动化、电子、机器人、数学等相关专业，5年及以上自动驾驶/机器人感知算法相关工作经验。

2、 扎实的深度学习与计算机视觉基础，熟练掌握目标检测、分割、跟踪、点云处理、多传感器融合中至少一个方向，熟练掌握BEVfusion、YOLO等常规模型算法。

3、 熟练使用 PyTorch，熟悉C++/Python，熟练掌握OpenCV、PCL、ROS等常用工具，具备丰富的传感器标定经验，能独立完成多传感器标定方案设计、实施与优化。

4、 有量产/项目落地经验优先：低速无人车、园区物流、环卫机器人、末端配送机器人等均可。

5、 熟悉感知部署与优化流程：模型量化、TensorRT、CUDA优化、端侧推理性能调优。

6、 具备良好的问题定位、实车调试、文档输出能力，能独立负责模块迭代，了解传感器标定与感知算法的联动优化逻辑。