自动驾驶算法实习生（北京）

职位来源于实习僧。

职位描述 1. 负责ADAS、Parking、城区/高速NOA场景下的感知模型研发、优化和工程落地，包括BEV静态模型、Occupancy模型、Sparse4D目标检测模型、预轨迹测模型、端到端模型。 2. 负责纯视觉模型、Lidar模型和中融合模型的迭代和性能优化工作。 3. 负责Camera、Radar、Lidar等多传感器的跟踪、融合算法、重建算法的研发和产品落地。 4. 探索高效模型结构、跟进前沿技术如RL、VLA等，实现新技术到业务的落地验证。 5. 探索基于3DGS的三维重建算法研究与开发，包括动态场景重建、静态重建场景落地等内容。 6. 探索世界模型在自动驾驶场景的落地，包括端到端算法的闭环仿真、强化学习训练等内容。 职位要求 职位要求 1. 计算机视觉、机器学习、自动化、机器人、数学、图形学或相关专业硕士/博士生 2. 掌握主流模型如Sparse4d、MapTR、Occ3D、DiffusionDrive、SparseDrive、AutoVLA等模型 3. 掌握线性代数、概率论、优化理论，对计算机视觉、多视图几何、SLAM、NERF、3D Gaussian Splatting和生成模型（如Stable Diffusion等）等有较深的认识; 4. 掌握熟悉滤波器（KF、EKF、UKF，PF等）、非线性优化方法及相关算法库的使用 5. 扎实的C/C++编程知识及熟练使用OpenCV/Eigen/G2O/Ceres/Pytorch/Mxnet等库 6. 深入理解 MDP、策略梯度、PPO、GRPO等强化学习优化算法 7. 有实际项目成果或全球AI竞赛获奖经验者优先，实习超过6个月者优先。

职位薪资：

200-300/天