岗位描述 1. 负责泊车动静态障碍物感知算法的研发与迭代，包括但不限于基于BEV、稀疏化、体素化、点云、深度等多模态融合的3D占用网络预测算法设计与优化。 2. 构建泊车场景下的动静态障碍物感知优化方案，涵盖数据采集与标注规范制定、模型训练、后处理及部署落地全流程。 3. 优化模型性能与效率，确保精度对齐，满足车端实时部署需求。 4. 协同多团队推进量产落地，与数据、部署、规控等团队紧密合作，推动占用感知在自动驾驶/机器人场景中的实际应用。 任职要求 任职要求： 1. 硕士及以上学历，计算机、自动化、电子信息、机器人、人工智能等相关专业。 2. 熟练掌握 Python / C++，具备扎实的编程基础与工程化能力。 4. 熟悉 3D感知 相关算法，包括BEV感知、点云处理、多相机融合、时序融合等。 5. 熟悉 占用网络 相关技术栈，对体素化表达、稀疏卷积、Transformer架构有深入理解。