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工作職責:
1. 核心模型研發(fā)：負責研發(fā)面向3D場景理解的先進AI模型，重點聚焦于圖像與點云的多模態(tài)融合，應用于語義分割、實例分割、目標檢測、場景重建等任務。
2. 多模態(tài)融合架構設計：探索和設計高效的融合范式（如前融合、特征級融合、結果級融合），以充分發(fā)揮圖像（紋理、顏色）與點云（幾何、深度）的互補優(yōu)勢，提升模型在復雜環(huán)境下的魯棒性與精度。
3. 3D感知算法創(chuàng)新：深入研究基于點云、體素、網格或多視角圖像的3D感知算法。
4. 模型輕量化與芯片級優(yōu)化：對多模態(tài)大模型進行輕量化設計、知識蒸餾、量化與硬件友好型結構搜索，確保算法能通用GPU上實現(xiàn)極致的性能、能效與低延遲。
5. 數(shù)據(jù)閉環(huán)構建：參與構建大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)集（圖像 LiDAR/深度相機），開發(fā)自動化數(shù)據(jù)標注、仿真數(shù)據(jù)生成及模型迭代流程，驅動算法持續(xù)進化。
6. 前沿技術追蹤：緊跟多模態(tài)學習、3D視覺、自動駕駛感知等領域的最新進展，并將有潛力的技術轉化為產品原型。
任職資格:
1. 學歷與專業(yè)：碩士及以上學歷，計算機視覺、人工智能、機器人學、自動駕駛及相關專業(yè)；
2. 扎實的算法基礎：深厚的計算機視覺和深度學習理論基礎。
3. 豐富的項目經驗：在以下至少一個方向有實際項目經驗（包括但不限于頂會論文、競賽獲獎或產品落地）：
· 3D點云處理：熟悉點云分割、檢測、分類等任務。
· 多模態(tài)融合：有將圖像與點云/深度信息進行融合處理的項目經驗。
· BEV感知：熟悉鳥瞰圖視角下的感知算法開發(fā)。
4. 強大的工程能力：具備優(yōu)秀的代碼實現(xiàn)、調試與優(yōu)化能力。
5. 芯片部署意識：對算法在邊緣端芯片的部署有基本認知，了解模型壓縮、加速的基本概念。