工作描述： 1. 针对自动驾驶L4面临的复杂工况，参与设计、实现渐进式算法架构，降低事故率。最终实现全链路无监督工况下的一段式端到端算法框架。 2. 参与设计、实现自动化数据闭环体系，实现低成本->无监督的数据代系跨越，支撑自监督一段式端到端算法框架的快速迭代。 3. 参与设计、实现闭环评测仿真体系，实现log simulation -> world simulation的代系跨越，支撑自监督一段式端到端算法框架的仿真训练、科学稳定评测。 任职资格： 1. 熟悉自动驾驶方向深度学习网络基本知识，能结合需求进行合适的网路结构优化和改进 2. 熟悉自动驾驶常见任务模型，包括但不限于3D/2D检测、分割、3D/BEV车道线、图像/点云Occ、E2E大模型等 3. 熟悉C++/Python/CUDA编程，具备良好的编程能力、数据结构及算法基础 4. 熟练使用pytorch/paddle/tensorflow等主流深度学习库，熟悉open-mmlab/paddle-paddle等主流模型框架 5. 有模型实际工程部署的加速经验者加分，比如量化、剪枝、蒸馏等