职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 3-5年
- 硕士
- 深度学习
- 算法
- 数据分析
1. 扎实的软件开发基础,较好的Java/Pytkanzhunhon/R/C++开发经验,3年以上Java经验优先; 2. 熟悉算法和数据结构; 3. 熟悉运用和评估开源应用软件 4. 根据业务需求进行,执行数据分析项目工作,起草工作方案; 5. 按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等; 6. 按要求对模型及算法进行验证和实现; 7. 有曾经应用运筹学方法和统计学建立数据模型,解决实际工直聘业优化决策问题的背景者优; 8. 有曾经应用数据挖掘和机器学习方法建立预测数据模型的背景者优先; 9. 思路清晰、态度认真、责任心强、有较强的时间管理能力; 10. 较好的英语科技文献阅读能力。
职位详情
- 北京
- 5-10年
- 硕士
- 机器学习
- 多模态算法
- C/C++
- Python
- 自动标注
- 深度学习
职位描述 1、负责自动驾驶领域 4D Autolabel 的深度学习模型、跟踪、平滑等相关技术开发及研究,支撑包括但不限于静态道路元素、动态障碍物以及occupancy 等数据真值的自动化提取模型算法和链路开发。 2、负责设计开发自动化或半自动化的感知所需真值获取算kanzhun法及链路,包括但不限于激光点云目标检测、激光点云分割、图像与点云融合目标提取、BEV 纯视觉以及BEV 多模态等模型算法。 3、负责自动驾驶前沿算法调研与实现,如3D Gaussion splatting,NeRF 和 LVM等,能够将相关技术应用于4D Aut直聘olabel相关任务。 4、与自动驾驶数据闭环系统中的其他环节紧密配合,基于自动化的模型算法持续提升标注效率与质量,降低标注成本,加速数据闭环,打造行业一流的自动驾驶领域 4D Autolabel 生产算法、工具及平台。 职位要求 1、自动化,电子工程,计算机,数学等相关专业研究生及以上学历。熟悉BEV 下静态要素、动态要素、空中要素、occupancy等基于NN 以及 transformer 的离线或在线模型算法。 2、熟悉相机,毫米波雷达,激光雷达等车载传感器的特点熟悉多传感器,多目标检测、跟踪、识别等算法。 3、编程能力优秀,熟悉Linux, 熟练使用 C++boss/ C 和 Python等编程语言,以及熟练使来自BOSS直聘用Pytorch, TensorFlow 等进行模型搭建等,具备良好的编程习惯。 4、在计算机视觉(CVPR, ICCV, ECCV, ICRA)等相关会议发表论文者 或 有ACM 经验者优先。 5、熟悉 VAE,3D Gaussion splatting,diffusion model 等基础生成模型者优先。
技能解析
- C++开发
- 学习方法
- 数据结构
- 算法和数据结构
- 数据分析
- 机器学习
- 较好的英语
- 文献阅读
- 项目工作
- 分析报告
- 管理能力
- 数据模型
- 开发经验
- 熟悉算法
- 数据分析报告
- 阅读能力
- 数据挖掘
- 预测数据
- 软件开发
- 数据报表
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 激光雷达
- 自动驾驶
- 技术开发
- 计算机视觉
- 技术应用
- 深度学习
- 编程语言
- 设计开发
- 电子工程
- 编程能力
- 编程习惯
- 模型算法
数据来自CSL职业科学研究室
公司福利
- 全勤奖
- 年终奖
- 定期体检
- 意外险
- 补充医疗保险
公司福利
- 五险一金
- 补充医疗保险
- 定期体检
- 年终奖
- 股票期权
- 带薪年假
- 员工旅游
- 通讯补贴
- 交通补助
- 节日福利
- 住房补贴
- 零食下午茶
备注
职位发布者未明确表明公司信息,具体可咨询职位发布人进行确认。