职位描述：
工作内容：
主要负责自动驾驶感知、深度学习、相关算法的预研，解决最前沿最有挑战的自动驾驶算法问题，具体有：
1. 研发面向自动驾驶感知算法，包括但不限于：2D图片及3D点云检测目标检测、分割等任务(包括BEV方案)，多传感器融合感知等模型，成果将直接用于自动驾驶场景中；
2. 负责复现、探索深度学习前沿算法，结合超大模型、多模态学习、无监督等方法，不断优化迭代，保证感知产品在相关领域的可竞性；
3. 参与大规模数据的高效学习算法，包括小样本学习、长尾学习、主动学习、自监督/半监督学习等算法，利用大模型提升数据利用效率。并将其应用于公司海量数据中；
4. 参与基于激光雷达点云传统方法碍物检测、分割等工作开发及维护，并实际应用于工程中；
5. 参与公司自动驾驶数据体系建设，自动化标注（4D真值标注系统）、数据闭环、数据挖掘等实际项目中；
6. 探索算法前沿算法的研发和产品落地，追求一流的研究成果，包括参与计算机视觉领域的学术性顶会比赛和发表顶会论文。
（根据实习生的爱好，组内可提供研究及工程并行的实习方式，最大灵活度满足实习生研究兴趣，学即所用，可自主选择1-5中的方向进行研究）

职位要求：
任职要求：
1. 具有上述 1-5 中一项或多项研究经验；
2. 熟悉深度学习知识和经典深度学习网络模型及主流框架（如pytorch）并了解3D目标检测主流框架，MMdetection、OpenPCDet；
3. 良好编程能力，熟练掌C++、Python等开发语言，有较强的的代码能力和工程复现能力；
4. 较好的信息检索能力，较好的英文文献阅读能力；
5. 每周能够工作4天以上、实习6个月以上，实习时长达一年以上可减少对相关经验的要求;
6. 计算机科学、机器人等自动驾驶相关专业硕士及以上学历。

加分项：
1. 熟悉基于传统方法的点云数据处理相关方法，如3D点云分割与分类、点云滤波、特征提取、识别、跟踪等算法；
2. 熟悉Open3D、PCL等开源库、ROS操作系统,并有相关项目实践经验者优先；
3. 有自动驾驶数据系统相关研发经验者优先（数据闭环、数据挖掘等) ；
4. 相关领域有国内知名实验室、企业实习经历或发表相关论文/自动驾驶或机器人相关竞赛经历：如KITTI、nuScenes、Waymo、中国智能车未来挑战赛等优先；
5. ACM-ICPC、TopCoder（C++）经历者优先。