Python 工作 在 Minhang District

职位来源于实习僧。 工作职责 1、参与支持公司数据闭环体系搭建，处理亿级数据量，为端到端模型训练提供数据产线支持； 2、协助车端数据采集工具链研发，加速自动驾驶模型迭代，职责涉及以下方向： 2-1、数据筛选器：协助开发车端热更新筛选器和影子模式等数据筛选器，设计并实现触发逻辑，实现高质量数据打点； 2-2、数据录制：协助基于ros2实现车端数据录制模块的开发调试，包括原始数据封装、压缩、存储和上云； 2-3、实车部署与测试：数据筛选器和录包交叉编译并实车测试，确保高质量数据准确录制。 任职资格 1、本科及以上学历，专业方向包括计算机、软件、自动化、车辆等理工科； 2、具备较强的编程能力，精通P

职位来源于实习僧。 工作职责 1. 协助研发基于强化学习（RL）或模仿学习（IL）的自动驾驶决策规划算法，解决复杂交通场景下的车辆行为决策与运动规划问题； 2. 参与构建和优化用于训练决策模型的数据处理流程，包括特征工程、场景提取、奖励函数设计及大规模数据集处理； 3. 负责或参与相关算法的仿真测试、实车调试、性能评估与迭代优化，推动算法在真实环境中的性能提升和落地； 4. 跟踪并调研强化学习、模仿学习、行为预测等领域的国际前沿动态与最新研究成果（如顶会论文CVPR, ICRA, NeurIPS, ICML等），并尝试将其应用于实际项目； 5. 协助端到端自动驾驶大模型或相关子模块的研发与优化

职位来源于实习僧。 核心职能 1. 地图要素自动化提取：负责高精地图中静态要素（如红绿灯、车道线、POI、AOI边界）的识别与矢量化，重点研究利用视觉大模型（VLMs）提升提取精度与召回率。 2. 上下车点场景感知：专注于上车点/下车点周边的环境语义识别（如禁停区域、可通行区域、复杂路口），通过视觉算法理解物理世界的交通规则。 3. 地理围栏构建（Geofencing）：基于感知结果，参与地图要素的空间拓扑构建与地理围栏绘制，确保自动驾驶车辆在上下客区域的安全性与合规性。 岗位职责 1. 利用深度学习/CV技术，处理街景图像、卫星影像数据，研发针对上车区域、禁停区域的自动化识别算法。 2. 参

Solidigm

Company Description Join a multibillion-dollar global company that brings together amazing technology, people, and operational scale to become a powerhouse in the memory industry. Headquartered in Rancho Cordova, California, Solidigm combines elements of an established, successful technology company