大疆车载机器学习团队招聘深度学习算法/软件工程师（智能驾驶方向），社招/应届/实习均可，长期有效！

工作地点在深圳，提供住宿。

岗位介绍

机器学习算法工程师（智能驾驶）

工作职责

1. 负责预研基于视觉/激光点云的物体检测与追踪、车道线检测、道路拓扑理解、关键点检测、语义分割等算法；
2. 负责预研基于深度学习的时序和多传感器信息融合算法；
   
3. 负责预研自动驾驶场景的车辆轨迹预测、行人意图推断等算法；
   
4. 负责预研深度学习模型量化和加速、AutoML、分布式训练等基础技术；
   
5. 负责与嵌入式工程师协作，针对产品平台进行算法优化和部署。

任职要求

1. 计算机科学、信息工程、电子工程、机器人等专业硕士及以上学历；
2. 具备扎实的编程能力，熟练使用C++/Python进行开发； 
3. 熟练使用至少一种深度学习框架（Pytorch/Tensorflow等）； 
4. 有物体检测、目标追踪、语义分割、关键点检测等科研或开发经验者优先； 
5. 有点云数据处理、立体视觉、多视图几何、多传感器融合等科研或开发经验者优先； 
6. 有AutoML、模型加速和优化、分布式训练算法开发经验者优先； 
7. 在计算机视觉或机器人顶级会议/期刊上发表过论文者优先； 
8. 具备良好的编程风格习惯、文档撰写能力、团队协作和沟通表达能力。

机器学习算法工程师（数据算法）

工作职责

1. 负责自动驾驶数据闭环系统的数据挖掘、搜索、数据自标注等机器学习算法的开发； 
2. 负责预研小样本学习、自监督/半监督学习等算法，降低数据成本，提升模型迭代效率； 
3. 负责预研长尾学习、主动学习等算法，从大规模自动驾驶数据中挖掘有价值的数据，支持模型的高效迭代； 
4. 负责深度学习系统相关基础设施的开发，包括算法评测、可视化等组件，支持深度学习算法的高效迭代。 

任职要求

1. 计算机科学、信息工程、电子工程、机器人等专业硕士及以上学历； 
2. 具备扎实的编程能力，熟练使用C++/Python进行开发； 
3. 熟练使用至少一种深度学习框架（Pytorch/Tensorflow等）； 
4. 有小样本学习、长尾学习、自监督/半监督学习等科研或开发经验者优先； 
5. 有大数据搜索/推荐算法和系统开发经验者优先； 
6. 在机器学习或计算机视觉顶级会议/期刊上发表过论文者优先； 
7. 具备良好的编程风格习惯、文档撰写能力、团队协作和沟通表达能力。

嵌入式工程师-高性能计算（训练优化）

工作职责

1. 负责大规模深度学习训练系统的并行化实现，支撑自动驾驶算法的大规模训练工作；
2. 负责深度学习训练的性能优化，包括算子优化、IO优化、通信优化等，提升模型训练效率；
3. 负责AutoML自动化训练系统的的开发，实现自动化的模型搜索算法和系统；
4. 跟踪大规模训练领域的前沿技术，持续提升训练系统的效率、可靠性和易用性。

任职要求

1. 计算机、软件工程等专业硕士及以上学历； 
2. 熟悉主流深度学习训练框架，对计算框架的分布式设计和实现有深入理解； 
3. 有大规模学习算法、分布式计算相关开发经验，熟悉分布式训练加速的相关技术； 
4. 熟悉CUDA编程、高性能网络、分布式存储、集群调度优先； 
5. 有AutoML、模型压缩加速相关开发经验者优先； 
6. 具备良好的编程风格习惯、文档撰写能力、团队协作和沟通表达能力。

嵌入式工程师-高性能计算（基础组件）

工作职责

1. 负责深度学习系统工具链的开发和优化，实现模型训练、量化、转换、测试的端到端自动化工作流，加速算法从研究到落地的转化； 
2. 负责自动驾驶大规模数据闭环系统的开发和优化，包括数据挖掘、分析、可视化等自动化工具，提升大规模数据的使用效率； 
3. 负责数据标注平台相关工具开发，包括数据标注、数据管理等软件的前端/后台开发工作，实现大规模的自动化数据标注； 
4. 持续提升深度学习相关组件的使用效率和稳定性，负责相关文档的撰写和更新。

任职要求

1. 计算机、软件工程等专业硕士及以上学历； 
2. 熟悉C++/Python，具备多线程开发及调试经验，掌握常用数据结构和算法；熟悉常用的架构和设计模式，具备一定的系统软件架构能力； 
3. 掌握Node.js, rust, golang 等编程语言优先； 
4. 掌握ThreeJs, d3Js, EChart中的—种或多种技术优先； 
5. 掌握React, Vue, Typescript, Node.js, Electron中的—种或多种技术优先； 
6. 具备深度学习基础知识，有深度学习框架或推理引擎使用经验者优先； 
7. 具备良好的编程风格习惯、文档撰写能力、团队协作和沟通表达能力。

嵌入式工程师-高性能计算（算法工程化）

工作职责

1. 负责深度学习算法的工程化落地，包括算法移植和性能优化，提升产品的质量、性能和稳定性； 
2. 负责深度学习部署端软件需求分析、架构设计、单元测试、集成测试和验证； 
3. 负责CPU/GPU平台的资源管理/调度的策略优化，资源和性能瓶颈分析，提升软件运行的效率和稳定性； 
4. 参与机器学习相关产品和业务对接，针对不同项目交付高质量的产品软件，解决系统集成和联调过程中产生的问题。 

任职要求

1. 计算机、软件工程等专业硕士及以上学历； 
2. 熟悉C++/Python，具备多线程开发及调试经验，掌握常用数据结构和算法；熟悉常用的架构和设计模式，具备一定的系统软件架构能力； 
3. 具备计算机体系结构和并行计算知识，熟悉x86/ARM/GPU平台的代码优化技术，熟悉CUDA优化； 
4. 具备深度学习基础知识，有深度学习框架或推理引擎使用经验者优先； 
5. 具备良好的编程风格习惯、文档撰写能力、团队协作和沟通表达能力。

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