自动驾驶泊车感知算法工程师（模型方向）

该职位来源于猎聘 自动驾驶泊车感知算法工程师（模型方向） 岗位职责 负责泊车感知场景下的 BEV 多任务模型（车位检测、静态/动态障碍物、OCC 占据网格、3D 检测等）设计与开发 负责感知模型的训练、迭代优化、性能分析与 badcase 挖掘 负责感知模型在车载嵌入式平台（TDA4 / 地平线 J5、J6 / 芯驰等）的量化、部署与推理性能优化 配合数据团队完成数据闭环建设，包括数据清洗、标注规则制定、训练样本生成 配合规控、系统、测试团队完成感知模块的实车问题分析与功能交付 任职要求 硕士及以上学历，模式识别、计算机、电子信息、数学、机械工程等相关专业 1 年以上自动驾驶感知算法工程经验，有泊车感知、BEV 感知量产或预研项目经验优先 熟练掌握以下至少一项：目标检测、语义分割、3D 障碍物检测、BEV 感知、Transformer/CNN 模型设计与优化 熟悉 PyTorch / TensorFlow，至少熟悉一种主流 BEV 框架（BEVFormer / BEVDet / FastBEV 等）的实现与训练流程 熟悉感知模型的量化（INT8/PTQ/QAT）、剪枝、ONNX/TensorRT 部署链路熟悉多任务模型联合训练、模型蒸馏、数据闭环 pipeline 良好的工程能力，能独立完成模型从训练到部署的完整链路 加分项 有泊车功能（APA / HPP / MEB / MOD）量产项目经验 至少熟悉一款车载嵌入式芯片（TDA4 / J5 / J6 / NVIDIA Jetson / 芯驰等） 有跨平台算法适配经验（TI / 地平线 / NVIDIA / NXP / 芯驰 / AMBA）