职位描述
1. 负责自动驾驶领域4D Auto-Labeling的算法研发和落地，开发基于多传感器数据、时空数据融合的自动标注算法，探索云端动静态场景重建算法上限；
2. 基于海量量产数据，研发无监督/自监督算法，持续探索大模型的语义理解能力和空间感知能力；
3. 负责搭建&优化云端自动化标注产线，将重建的场景真值应用于大规模的模型训练和评测；
4. 研发和设计基于数据驱动的感知迭代链路，高效的自训练感知pipeline，提高数据闭环效率；
5. 负责数据驱动的车云平台一体化大模型算法研发和优化，探索场景与标签的生成式研发技术，包括但不限于多模态大模型、生成式世界模型等方向。
职位要求
1. 扎实的C++或Python语言知识及熟练运用, 扎实的数据结构与算法知识；
2. 在自动驾驶相关的感知算法（包括BEV感知，Lidar 3D Detection/Segmentation，Occupancy Network，多传感器融合，NerF，单目/多目深度估计，三维重建）中的一个或多个领域有过深入研究的经历；
3. 计算机，数学，机器学习，机器人，自动驾驶或相关专业优先；
4. 有使用 NeRF、3D 场景生成和传感器仿真等相关科研或应用经验优先；
5. 具有自动驾驶相关项目经验者优先考虑。