赛力斯｜SH-【感知算法岗实习】(J20297)

1. 负责自动驾驶系统中静态感知算法的设计、开发与优化，包括道路结构、交通标志标线、障碍物等静态环境元素的精准识别与建模。 2. 主导动态感知算法研发，实现对车辆、行人、骑行者等移动目标的实时检测、分类及状态估计，保障复杂路况下的感知可靠性。 3. 负责Occupancy Grid Map（OCC）感知算法的构建与迭代，完成环境语义栅格的生成、更新及障碍物占用状态的精准判断，支撑决策规划模块需求。 4. 研发泊车位感知相关算法，实现对垂直、平行、斜列等多种类型车位的快速检测、位置定位及可用性判断，适配不同停车场与道路侧泊车场景。 5. 负责多传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）目标跟踪与数据融合算法的设计与落地，提升目标感知的连续性、稳定性与精度，解决遮挡、多目标交叉等复杂问题。

1. 学历与专业：硕士及以上学历，2027届毕业生，计算机科学与技术、电子信息工程、自动化、机器人工程、人工智能等相关专业；具备相关领域3年以上算法研发经验者可放宽至本科。 2. 代码能力：精通C++/Python编程语言，熟练使用OpenCV、Eigen、PCL等开源库；具备扎实的工程实现能力，能独立完成算法原型开发、调试及性能优化；熟悉ROS/ROS2开发环境，有实际项目落地经验者优先。 3. 专业知识：深入理解计算机视觉、深度学习、多传感器融合、目标跟踪等核心技术；掌握CNN、Transformer等主流深度学习模型，有目标检测、语义分割、栅格建模等相关算法研发经验；熟悉自动驾驶感知系统架构，对静态/动态感知、OCC感知、泊车位感知等场景的技术难点有深入理解和解决方案。 4. 沟通能力：具备良好的跨部门沟通协作能力，能与决策规划、工程落地等团队高效配合，推动算法需求落地；具备清晰的逻辑表达能力，可准确输出技术方案、项目进展及问题分析报告。 5.实习时长：3个月及以上，每周至少3天