德赛西威｜感知算法实习生

负责自动驾驶视觉、激光雷达多传感器感知算法研发与迭代，包括目标检测、分类、跟踪、分割、车道线识别、交通标识识别等核心模块。 参与自动驾驶场景数据集的标注、清洗、筛选与扩充，设计数据增广策略，提升模型在复杂路况下的鲁棒性。 负责感知模型的训练、调优、量化与性能优化，解决小目标、遮挡、强光、弱光、雨雪雾等恶劣场景感知失效问题。 协助完成多传感器融合感知算法的实验与落地，融合视觉、激光、雷达数据，提升感知精度和稳定性。 配合实车测试和仿真测试，分析感知异常案例，迭代优化算法，输出技术文档和测试报告。

硕士及以上学历，人工智能、计算机视觉、自动化、模式识别等相关专业，在读学生。 扎实的深度学习、计算机视觉基础，熟练掌握目标检测、语义分割、多目标跟踪等主流算法。 熟练使用PyTorch/TensorFlow，熟悉OpenCV、NumPy等工具，掌握Python编程，代码功底扎实。 了解激光雷达点云处理、相机标定、传感器融合基础原理，有自动驾驶感知项目经验者优先。 具备良好的数据分析、问题排查能力，做事严谨，能承受算法迭代压力。