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About the role
负责行车/泊车场景下多任务学习算法的研发与优化,包括动态/静态感知等模型的联合训练; 设计高效的多任务训练框架,提高任务间的协同效率和模型性能; 研究多任务学习中的损失平衡、任务冲突解决等关键问题,提升模型的稳定性和泛化能力; 基于真实驾驶数据和仿真数据进行模型训练、调优及部署; 跟踪最新的多任务学习、深度学习和自动驾驶领域的研究进展,应用于实际业务场景; 支持相关团队解决训练中的技术问题,并推动算法在自动驾驶系统中的落地应用。
熟悉多任务学习的基本原理和相关技术(如共享参数、软/硬任务分配、权重动态调整等) 熟悉常见的感知算法(Transformer/bev/occ 等) 善于解决复杂问题,具有较强的分析能力和创新能力 3年以上计算机视觉算法开发经验,具有自动驾驶领域多任务训练量产经验者优先 学历要求:计算机科学、电子工程、自动化或相关领域硕士及以上学历,博士优先
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