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岗位职责

1. 负责自动标注算法的探索和落地，包括通用障碍物 (3D Occupancy) 、场景流(Scence flow)等，面向行泊车场景、lidar/纯视觉方案；

2. 结合nerf、sam、llm等构建Occupancy/scene flow模型或真值方案；

3. 负责构建相关算法和真值的评测方案；

4. 负责数据挖掘、自动标注及badcase回归等闭环链路，并伴随业务开展持续优化。

岗位要求

1. 有3d基础，slam及传统点云处理基础；或3d视觉、lidar感知、bev感知基础均可；

2. 熟悉常见的Lidar点云处理方法：噪声处理、聚类、ICP等；

3. 有4dlabel基础，从事过自动标注相关工作，如：检测跟踪、车道线、路口、仿真等；

4. 以上不需要都满足。

加分项

1. 同时有geometry和bev感知经验，参与过occupancy真值和算法整个链路者优先；

3. 4dlabel相关算法量产经验者优先；

3. 在计算机视觉、机器人等相关领域顶级会议、期刊等发表论文者优先。

岗位职责

1. 负责自动驾驶场景下通用障碍物(3D Occupancy) 、场景流(Scence flow)等算法的研究与落地；

2. 结合nerf、sam、llm等构建Occupancy/scene flow模型或真值方案；

3. 参与国际比赛，发表相关专利、论文等；

4. 研究探索为主，有转正需求要做一些业务，并且实习时间要求会更严格。

岗位要求

1. 熟悉常见的bev、occupancy、scence flow、立体几何相关算法；

2. 具备扎实的C++/Python开发能力，熟练使用pytorch等深度学习框架的能力；

3. 每周实习4天以上，实习时间至少3个月。

加分项

1. 具备CUDA开发能力，有ACM经验者或工程能力强者优先（会降低相关背景要求）；

2. 在计算机视觉、机器人等相关领域顶级会议、期刊等发表论文者优先。

岗位待遇

1. 有丰富的GPU资源和公开课程，方便更好的提升大模型系统领域的技术水平；

2. 实习工资200-300一天，有绩效奖励；

3. 有租房补贴。

其他说明

部门直招，简历直达面试官（不合适可帮忙联系其他岗位，不浪费面试机会, 需要简历里备注）。

 投递方式 

📪 teng.chen@horizon.cc

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