1.参与泊车感知模型的设计、开发与优化，基于深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）构建高效、准确的感知模型，实现对车辆周围环境（包括车位、障碍物、行人等）的精准识别与定位。 2.负责数据处理与分析，收集、标注泊车相关数据，对数据进行预处理和增强，以提高模型训练效果；深入分析模型性能指标，根据实际情况优化模型结构和训练策略。 3.跟踪前沿技术，研究并引入新的算法和技术，提升泊车感知模型的性能和竞争力；参与团队技术交流与分享，推动团队整体技术水平提升。 4.负责解决模型开发和部署过程中的技术问题，对模型进行持续的维护和升级，确保模型在实际场景中的稳定性和可靠性。 1.学历专业要求： 本科及以上学历，计算机、通信工程、电气及自动化、软件工程、车辆工程等相关专业 2.工作经验要求：2年以上相关工作经验 3.专业技能要求：精通Python编程语言，熟练掌握常用的深度学习框架（TensorFlow或PyTorch），具备扎实的深度学习理论基础，熟悉卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等常见模型结构；熟悉计算机视觉领域的基本算法，如目标检测、图像分割、特征提取等，有实际项目经验者优先；熟练掌握数据处理和分析工具，如Numpy、Pandas等，能够进行数据标注、预处理和可视化分析 4.综合素质要求：问题解决、创新思维、团队合作、跨部门协作、学习探索能力强