ADAS感知数据与模型部署高级工程师

该职位来源于猎聘 位职责

• 负责或支持ADAS感知项目中的数据清洗、筛选、格式转换及预处理工作，保障训练数据质量。
• 协同标注供应商或内部团队完成Ground Truth生成、数据标注质量检查及数据集版本管理。
• 支持感知模型训练阶段的评估工作，包括mAP、Precision、Recall等指标计算及误差分析报告输出。
• 协助完成PyTorch、ONNX等模型格式转换，并支持模型集成至目标ECU或感知软件栈。
• 使用TensorRT、SNPE或内部工具链支持模型量化工作，包括FP32到INT8/FP16等格式优化。
• 分析量化后模型在目标硬件上的精度损失、推理延迟和内存占用，并支持性能优化。
• 维护数据清洗规则、模型评估结果、量化参数和问题分析记录，确保交付过程可追溯。
• 遵循客户数据安全和隐私要求，确保数据处理流程合规。 任职要求
• 本科及以上学历，电子电气、软件工程、计算机、自动化、车辆工程等相关专业优先。
• 具备ADAS、自动驾驶、计算机视觉、深度学习模型工程化或相关项目经验。
• 熟悉Camera、LiDAR、Radar等传感器数据处理流程，理解自动驾驶/ADAS数据闭环。
• 熟悉Python，具备数据处理、模型评估或自动化脚本开发能力；了解C++者优先。
• 了解PyTorch、ONNX等深度学习模型框架或模型格式，具备模型转换、部署或推理优化经验。
• 熟悉TensorRT、SNPE或类似模型量化/推理加速工具者优先。
• 理解mAP、Precision、Recall等模型评价指标，能够进行误差分析和问题定位。
• 具备良好的英文读写能力，可阅读技术文档并与跨团队成员进行沟通。
• 具备较强的问题分析能力、责任心和跨团队协作能力。 加分项
• 有车载ECU、嵌入式AI、边缘推理或量产项目经验。
• 有ADAS感知算法、目标检测、车道线检测、交通标志识别或BEV感知相关经验。
• 有数据标注平台、数据集管理、数据质量控制或数据闭环经验。
• 有模型量化后精度下降分析、性能瓶颈定位或硬件适配经验。
• 有主机厂、Tier 1或智能驾驶项目交付经验。