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职位描述
- C/C++
- 感知算法
- 深度学习
- 目标检测
- Python
- 算法架构
主要职责:
1. 深度学习架构设计:
o为感知系统构建和设计深度学习解决方案，包括对象检测、分割、分类和跟踪。
o为实时自动驾驶应用开发可扩展、高效的深度学习模型。
2. 模型开发与优化:
o领导深度学习模型的端到端开发，从数据收集和预处理到模型架构选择、训练、验证和部署。
o优化模型的性能、准确性和计算效率，确保它们满足实时处理要求。
3. 集成和部署:
o将深度学习模型与自动驾驶汽车软硬件平台整合。
o与软件和硬件团队紧密合作，确保感知解决方案的无缝部署和集成。
o制定严格的测试协议，以验证深度学习模型在各种驾驶条件下的性能、可靠性和安全性。
o进行广泛的模拟和实际测试，以确保模型符合安全和性能标准。
4. 研究与创新:
o了解深度学习和自动驾驶技术的最新进展。
o创新和实施尖端的深度学习技术，以增强感知能力。
资格:
•教育:
计算机科学，电气工程，机器人技术或相关领域的硕士或博士学位，重点关注深度学习。
•经验:
至少5年深度学习经验，或3年专注于自动驾驶感知系统。
o在为实时应用程序设计、开发和部署深度学习模型方面有良好的记录。
•技术技能:
o精通深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch和Keras。
深刻理解计算机视觉和深度学习技术，包括cnn、rnn、gan和强化学习。
o具有传感器技术(如激光雷达、雷达、摄像头)和传感器融合的经验。
o精通Python、c++等编程语言。
o熟悉软件开发方法和工具(如Agile, Git)。
•软技能:
出色的问题解决和分析能力。
较强的沟通和协作能力。
领导和指导工程师和研究人员团队的能力。
认证资质
袁先生
竞争力分析
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更新于：2024-10-23
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