基于轻图/无图实现场景结构化元素的感知与理解算法，包括但不限于车道检检测，交通信号灯与标识检测，道路拓扑，在线地图生成更新以及红绿灯与车道线拓扑关系感知等；

研发自动驾驶占据格网络、基于AI的多传感器中融感知方案等；

基于E2E 方案的动静态环境感知算法

视觉或图文大模型应用开发

硕士及以上学历，计算机科学相关专业（人工智能、计算机科学、电子信息工程等），至少3年相关工作经验。擅于跟踪和学习学术界或工业界前沿AI技术，有独立分析和解决问题能力；

在计算机视觉、模式识别、嵌入式系统、机器学习和深度学习（如CNN）方面有经验，具备良好的创新意识和团队精神；

有基于深度学习的目标检测与识别、语义分割等背景和经验，熟悉主流的深度学习框架

熟悉矢量建图、众包建图、静态融合等；

学习能力强，对算法开发有强烈兴趣，工作认真负责，面对挑战性问题能够充满热情，具有良好的创新意识和团队精神；

有自动驾驶相关背景或实际项目开发经验者优先，或有人工智能国际顶会/期刊论文发表/知名竞赛获奖经历者优先。