【崗位職責(zé)】
(崗位屬于第三方合同,非電裝正式員工)
● 總結(jié)匯報自動駕駛領(lǐng)域最新的算法進展,成果。?
● 將SOTA的算法成果應(yīng)用到當(dāng)前算法和模型的改進及優(yōu)化過程當(dāng)中。?
● 將Pytorch模型通過ONNX,TensorRT,通過C++ 進行Orin-X的高性能部署。?
● 對數(shù)據(jù)整理,進行data loader及評價方法的編寫。?
● 自動駕駛其他方向的探索應(yīng)用,如視角轉(zhuǎn)換,VLM,RL等。?
【任職要求】
● 擁有3-5年的AD駕駛算法開發(fā)經(jīng)驗,E2E算法開發(fā)經(jīng)驗,掌握相關(guān)技術(shù):?
有一段式端到端的實際經(jīng)驗,掌握類似VAD,UniAD等相關(guān)端到端算法的基礎(chǔ)知識,并持續(xù)跟蹤最新的 SOTA算法。?
擁有多傳感器融合與多模態(tài)集成的工作經(jīng)驗,并持續(xù)跟蹤最新的 SOTA 算法。?
了解BEV,OCC等算法的變化過程,知道相關(guān)算法的優(yōu)劣點。?
了解如何從圖像/點云構(gòu)建道路拓撲的基礎(chǔ)知識,了解 NERF(神經(jīng)輻射場)、3DGS相關(guān)算法的基礎(chǔ)知識,并持續(xù)跟蹤最新的 SOTA 算法。?
●模型轉(zhuǎn)換與部署(TensorRT 相關(guān)):?
熟悉掌握深度學(xué)習(xí)模型的部署流程,特別是從 PyTorch、ONNX 到 TensorRT 的轉(zhuǎn)換過程。?
熟練掌握C++對TensorRT的高性能部署。?
能夠使用 TensorRT API 或 CLI 工具進行模型構(gòu)建、序列化、加載與推理。?
了解 TensorRT 的優(yōu)化策略,如 FP16、INT8 精度轉(zhuǎn)換、層融合等。?
具備在Nvidia Orin-X(優(yōu)先)或是Jetson Orin上部署模型的經(jīng)驗,包括資源管理與性能調(diào)優(yōu)。?
熟悉模型部署中的常見問題,如內(nèi)存占用、推理延遲、兼容性問題,并具備解決能力。?
● 數(shù)據(jù)采集與開發(fā)平臺:?
了解如何對攝像頭和激光雷達進行標(biāo)定。?
了解如何使用 ROS 構(gòu)建接口,以便進行數(shù)據(jù)共享、采集,用于離線和在線測試與開發(fā)。?
● 圖像與點云配準/標(biāo)定/優(yōu)化:?
了解圖像配準、點云配準的基礎(chǔ)知識。?
了解 V-SLAM(視覺同步定位與建圖)相關(guān)基礎(chǔ)知識,如基礎(chǔ)矩陣、基本矩陣、束調(diào)整、圖優(yōu)化。?
● 平臺與編程語言:?
操作系統(tǒng):Linux(Ubuntu)、Windows?
編程語言:Python、C、C++?
● 其他要求:?
需要擁有英語的論文閱讀及交流能力。如有日語讀寫能力更佳。?
計算機、信息、數(shù)學(xué)、電子、自動化、機械、測控、汽車等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷,3-5年的AD算法開發(fā)經(jīng)驗。?