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招聘职位
感知算法工程师（北京/苏州）
职位描述：
负责自动驾驶系统感知算法相关的研发，包括但不限于
1、对图像、点云等数据中的静态场景要素的检测和追踪，如车道线、路沿、地标、路牌、交通标志等。
2、对图像、点云等数据中的动态场景要素的检测和追踪，如行人、车辆、其他运动障碍物等。
3、融合异构传感数据的场景目标检测和跟踪，对单类数据源感知结果进行优化。
4、基于不同场景要素的语义、拓扑等关系或结合结合地图先验进行互相校验，给出不同场景要素的置信度评估。
5、给自动驾驶系统的地图创建和定位提供有力支撑。
6、给自动驾驶系统的预测决策规划系统提供有力支撑。
任职条件：
1、计算机、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历。
2、熟悉C++/C或Python，扎实的算法和数据结构知识。
3、熟悉深度学习或计算机视觉等基本知识。
4、熟悉常见的滤波算法如卡尔曼滤波或粒子滤波。
5、熟悉常见的视觉特征提取/降纬算法等。
6、具备良好的数学能力，熟悉几何、统计和机器学习算法与理论等。
7、 有自动驾驶系统或ADAS系统感知算法开发经验，如车道线识别，障碍物识别及跟踪等。
8、有视觉、激光雷达、毫米波雷达等传感器融合经验。
（应届生项目经验可适当放宽）
加分项：
1、有Linux或Ros开发经验。
2、熟悉某类深度学习框架，如TensorFlow, MXNet, Caffe, Torch等，对网络结构设计、训练、大规模数据处理有丰富的实践经验。
3、熟练掌握OpenCV、PCL等开发工具。
4、有岗位相关高水平学术论文发表。
5、有算法编程竞赛/自动驾驶或机器人相关竞赛经历：如Kaggle、ACM、ICPC、TopCoder、RoboMaster、RoboCon、中国智能车未来挑战赛等。
6、在Github或其他开源平台上有岗位相关的高质量项目。
地图定位工程师（北京/苏州）
职位描述：
负责高精度地图和定位的研发工作。包括但不限于
1、设计创建可扩展、可增量更新的高精度地图。
2、开发多传感器融合算法，提高地图的精度。
3、自动化地图的大规模采集、生成、标注、校验和修订的整个流程。
4、设计实现实时定位算法，以及对算法定位性能的测试与评估。
任职条件：
1、计算机、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历。
2、熟悉C++/C或Python，扎实的算法和数据结构知识；大规模数据处理有丰富的实践验。
3、熟悉地图和定位相关的算法和框架，例如：Visual SLAM, Visual Odometry, Lidar SLAM, VO/VIO 等等。
4、熟悉Lidar, Camera, GPS, IMU等多传感器融合及组合导航算法。
5、有自动驾驶系统地图创建、ADAS系统地图开发或城市测绘建图经验，了解特征地图、栅格地图、拓扑地图、点云地图等不同地图表征形式和作用。
6、有基于配准、概率、优化、机器学习等方法实现移动机器人定位工作的开发经验。
7、有视觉、激光、IMU/GPS等多传感融合建图及组合导航经验。
8、具备扎实的数学能力，熟悉几何、统计和机器学习算法与理论等，熟悉计算机视觉或者深度学习等知识，熟悉常用的优化方法， 熟悉卡尔曼滤波、粒子滤波等相关理论。
加分项：
1、有Linux或Ros开发经验。
2、熟悉某类深度学习框架，如TensorFlow, MXNet, Caffe, Torch等。
3、熟练掌握OpenCV、PCL、g2o、ceres等开发工具。
4、熟悉高性能运算加速工具如 Neon ，以及GPGPU 技术如 GLES、CUDA 和OpenCL等，掌握多线程优化方法，熟悉基本的资源调度方法。
5、有岗位相关高水平学术论文发表。
6、有算法编程竞赛/自动驾驶或机器人相关竞赛经历：如Kaggle、ACM、ICPC、TopCoder、RoboMaster、RoboCon、中国智能车未来挑战赛等。
7、在Github或其他开源平台上有岗位相关的高质量项目。
机器学习科学家（北京/苏州）
职位描述：
1.使用计算机视觉、计算几何和图像处理技术开发创新性的深度学习模型。
2.运用各学科知识，整合成多种技术方案，以创新手法解决单一复杂系统的挑战。
任职条件：
1.计算机专业、数学、电子工程或者统计学等相关方向的博士。
2.动手能力强，具有强大的C ++、Python或Java编程技能。
3.对机器学习有深入的理解，熟悉一个或者多个深度学习框架，并具备实际应用经验。
4.在顶级会议/期刊上发表过的论文，或者有开源项目经验者优先。论文发表列表以及项目描述请附在简历中。
全栈开发工程师（北京/苏州）
职位描述：
负责自动驾驶汽车相关各个模块算法研发和工程化实现，包括但不限于：
1、环境感知 2、地图和定位 3、传感器标定 4、决策规划
5、控制 6、仿真 7、大数据平台
任职条件：
1、计算机、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历。
2、熟悉C++/C或Python或nodejs，扎实的算法和数据结构知识。
3、具备扎实的数学能力，掌握计算机相关基础知识。
4、熟悉常用的机器学习算法与理论，优秀的编程和系统开发能力。
5、有无人车或者无人机项目经验者优先。
（应届生项目经验可适当放宽）
加分项：
1、有Linux或Ros开发经验。
2、熟悉某类深度学习框架，如TensorFlow, MXNet, Caffe, Torch等。
3、熟练掌握OpenCV、PCL、g2o、ceres等开发工具。
4、熟悉高性能运算加速工具如 Neon ，以及GPGPU 技术如 GLES、CUDA 和OpenCL 等，掌握多线程优化方法，熟悉基本的资源调度方法。
5、有岗位相关高水平学术论文发表。
6、有算法编程竞赛/自动驾驶或机器人相关竞赛经历：如Kaggle、ACM、ICPC、TopCoder、RoboMaster、RoboCon、中国智能车未来挑战赛等。
7、在Github或其他开源平台上有岗位相关的高质量项目。
机器人软件工程师（北京/苏州）
职位描述：
1.实现组件和系统级诊断和调整。
2.负责集成，测试和调优传感器模块和机器人组件。
任职条件：
1.计算机专业，电子工程或其他相关领域的本科或硕士学位。
2.具有设计，构建和部署机器人的实践经验。
3.动手能力强，强大的Python和C ++编码能力。
4.深入了解ROS。
5.具有机器人无人机无人车等相关工作经验优先。
软件工程师--仿真（北京/苏州）
职位描述：
1.实现基于记录和合成数据重建动态环境的仿真框架。
2.开发仿真报表，呈现方针结果和统计数据，帮助研发团队快速识别问题。
3.开发仿真场景生成的流程，从实际记录的数据或虚拟数据生成仿真。
4.实现智能行为模型以测试自治软件功能。
5.开发先进的仿真功能，如传感器仿真和拟真的车辆动力学模型。
6.设计真实场景测试并执行分析以识别仿真与现实之间的差异。
7.构建可扩展的框架，以在集群环境中运行大量模拟。
任职条件：
1.使用Unreal引擎的经验。
2.具备出色的Linux下C ++和Python开发经验。
3.具备扎实的3D数学和线性代数基础。
4.能够熟练使用可视化和建模工具。
5.具有通用AI、机器人、汽车或详细物理模拟过程的专业知识。
6.熟练使用Gazebo、OGRE、Unity、three.js、OpenRave、Drake、CGAL、Unreal等至少一种仿真软件，具有3D游戏或汽车模拟器的开发经验。
7.熟悉最前沿的3D模拟框架/包。
8.具有丰富的3D框架开发经验。
9.具有大型分布式系统开发经验。
10.计算机专业、电子工程、数学、物理、机器人或相关领域的本科、硕士或博士学位。
运动控制工程师（北京/苏州）
职位描述：
负责自动驾驶系统中的车辆运动控制算法的开发，包括但不限于
1、纵向和横向控制。
2、车辆（含挂车）建模。
3、线控对接和标定。
4、安全冗余控制策略开发。
任职条件：
1、计算机、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历。
2、熟悉C++/C或Python，扎实的算法和数据结构知识。
3、熟悉基本控制方法，如PID、MPC、LQR、模糊、最优控制等。
4、熟悉频域、时域中控制器设计方法和稳定性分析等理论。
5、具有优秀的数学能力，熟悉动态系统建模等理论和方法。
6、熟悉车辆的运动学/动力学模型。
7、有自动驾驶系统、ADAS系统等控制算法开发经验。
8、熟悉车辆转向、驱动、制动和悬架等系统工作机理。
9、有车辆动力学建模、仿真经验。
（应届生项目经验可适当放宽）
加分项：
1、有Linux或Ros开发经验。
2、熟练掌握CarSim、CarMaker等汽车仿真软件使用方法。
3、有岗位相关高水平学术论文发表。
4、有算法编程竞赛/自动驾驶或机器人相关竞赛经历：如Kaggle、ACM、ICPC、TopCoder、RoboMaster、RoboCon、中国智能车未来挑战赛等。
5、在Github或其他开源平台上有岗位相关的高质量项目。
决策规划工程师（北京/苏州）
职位描述：
负责自动驾驶系统中的预测、决策、规划工作，包括但不限于
1、道路参与者的行为预测。
2、自动驾驶决策。
3、路径、行为和轨迹规划。
4、负责安全冗余决策规划算法开发。
任职条件：
1、计算机、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历。
2、熟悉C++/C或Python，扎实的算法和数据结构知识。
3、熟悉至少一种无人车路径/轨迹规划算法，如基于采样的路径规划算法，以及基于图搜索的路径规划算法，明确不同规划算法的优缺。
4、熟悉至少一种无人车决策算法框架，如有限状态机、马尔科夫决策过程等。
5、具备良好的数学能力，熟悉几何、统计、机器学习算法与理论、基本优化方法等。
6、熟悉车辆的运动学/动力学模型。
7、有自动驾驶系统、机器人或无人机等设备的决策和运动规划的开发经验，对自动驾驶系统架构有深刻认识。
8、有ADAS功能（如ACC、AEB、LKA）开发经验。
9、熟悉轨迹预测方法，如MDP、POMDP等。
10、熟悉深度学习、深度强化学习相关算法，如RNN、LSTM、Deep Q-learning等。
（应届生项目经验可适当放宽）
加分项：
1、有Linux或Ros开发经验。
2、熟悉某类深度学习框架，如TensorFlow, MXNet, Caffe等。
3、熟悉Gym、Universe等深度学习强化平台。
4、熟练掌握CarSim、CarMaker等汽车仿真软件使用方法。
5、有岗位相关高水平学术论文发表。
6、有算法编程竞赛/自动驾驶或机器人相关竞赛经历：如Kaggle、ACM、ICPC、TopCoder、RoboMaster、RoboCon、中国智能车未来挑战赛等。
7、在Github或其他开源平台上有岗位相关的高质量项目。
