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上海保隆科技
算法工程师
ycdhqzhiai
8年
擅长技能

感知算法经验 计算机视觉: 精通目标检测(YOLO系列、Faster R-CNN, SSD)、目标跟踪(SORT, DeepSORT, Kalman/粒子滤波)、图像分割(语义/实例分割)、关键点检测、行为识别等算法。具备丰富的实际应用和调优经验,解决过复杂场景(遮挡、光照变化、小目标)下的鲁棒性问题。 多传感器融合: 深入理解并实践激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波等传感器的时空同步、标定、数据关联与融合算法(如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波以及基于深度学习的融合方法),用于构建精准、可靠的环境感知模型。 深度学习模型开发与优化: 熟练掌握主流深度学习框架(PyTorch, TensorFlow)。具备从模型选型、数据准备、训练、调优到部署的全流程能力。专注于模型轻量化(剪枝、量化、知识蒸馏)以适配边缘计算和车规级硬件平台。 3D感知与重建: 拥有基于LiDAR点云和视觉的3D目标检测(PointPillars, PointRCNN, VoxelNet)、SLAM(视觉/LiDAR SLAM)、深度估计和稀疏/稠密重建经验,为自动驾驶高精定位和环境理解提供支撑。 系统集成与工程化能力: 嵌入式系统开发: 熟悉Linux嵌入式环境开发,具备在边缘设备(如NVIDIA Jetson系列、地平线征程系列、黑芝麻、海思芯片)上部署和优化感知算法的经验,关注实时性和资源约束。 软件开发与架构: 精通C++/Python,熟悉面向对象设计、设计模式。有构建和维护复杂感知模块软件架构的经验,注重代码质量、模块化、可测试性和可扩展性。 中间件与通信: 熟悉ROS/Apollo框架及其在自动驾驶系统中的应用,了解DDS等通信协议。熟悉Socket等网络通信技术。 安防领域: 深入理解智能视频分析需求,如人脸识别、人体属性分析、周界入侵检测、异常行为识别、人流统计等。熟悉安防行业标准、视频编解码(H.264/H.265)、网络传输协议(RTSP, ONVIF)及大型视频管理平台集成。 自动驾驶领域 (L2+/L3/L4): 掌握自动驾驶系统架构(感知、定位、规划、控制)。深刻理解感知模块在行车(前向感知、AEB、ACC、LKA)、泊车(APA/RPA/AVP)等场景中的关键作用。了解高精地图定位、决策规划基本原理。

¥800 / 8小时

可兼职时间 周六、周日、工作日

可兼职地点 湖北

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