乘用车 商用车
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工作职责:
1、根据需求开发测试验证在自动驾驶场景下的ADAS相关算法
能力要求:
1、计算机/自动控制/应用数学/车辆工程等相关专业,本科以上学历;
2、熟练C/C++,了解python,有扎实的算法和数据结构基础以及丰富的编码经验;
3、从事ADAS、无人驾驶行业工作或者研发至少一年;
4、有ADAS/AD算法开发经验;
5、熟悉MATLAB、ROS、LCM、CAN总线技术、车辆控制理论;
6、熟悉Simulink、Carsim等ADAS算法仿真工具及代码生成经验。
1、负责自动驾驶系统软件的构架设计与代码框架的开发;
2、与算法团队合作,完成算法模块的开发、集成和优化;
3、分析优化系统计算资源分配和整体性能,提供性能优化方案;
4、负责自动驾驶的系统等基础套件研发。
1、熟练掌握C/C++编译语言, 或者精通Java,Rust,Golang, Python等语言,并愿意从事C/C++软件开发;
2、熟悉Linux或者RTOS系统,熟悉多线程等并行开发;
3、熟悉CPU/内存性能分析和优化方法和手段;
4、熟悉常见的设计模式;
5、具备强烈的好奇心和自驱力, 解决问题能力,快速学习能力;
6、3年以上工作经验。
1、负责融合定位算法的设计、开发和应用;
2、slam建图算法的设计、开发和应用。
2、熟悉Linux操作系统的使用,熟练C/C++/Python等一种编程语言;
3、掌握多源传感器的融合定位算法(相机、惯导、GNSS、激光雷达、毫米波雷达);
4、掌握基于slam建图算法开发,掌握高速场景众包数据聚合成图、地图更新算法;
5、有融合定位算法实际项目经验或视觉建图流程整体的开发经验者优先考虑。
1、主要负责高速场景下,决策规划算法的设计、负责决策规划软件开发,开发设计等文档,以及实车测试和调优。
2、熟悉Linux操作系统的使用,可以在Linux下基于C++进行开发;
3、掌握路径规划算法,对目前应用较多的决策规划算法有一定的研究;
4、对基于马尔科夫决策过程的相关决策理论有一定的了解;
5、有决策规划算法实际项目经验者优先考虑;
6、对基于优化的决策规划算法有相关经验的优先考虑。
1、负责基于深度学习的激光雷达障碍物检测算法的开发和应用;
2、负责激光雷达传感器的驱动,标定等相关工作;
3、负责激光雷达障碍物检测算法的测试,应用和优化。
3、深度学习理论基础扎实,对前沿的激光雷达检测算法由一定的了解和研究;
4、掌握激光雷达的标定算法,熟悉深度学习框架,如tensorflow,pytorch等;
5、有激光雷达障碍物检测项目经验者优先考虑;
6、对深度学习模型从原始数据采集到模型部署和调优有一定的经验。
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