岗位职责（具体工作内容） 1、具备深度学习理论基础，熟悉常见深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。 2、掌握卷积神经网络(CNN)、Transformer等核心模型架构，了解目标检测、分割等视觉任务的经典算法，具备独立设计和实现神经网络模型的能力。 3、熟悉MapTR、HDMapNet等高精地图构建算法的原理和实现，有智能驾驶场景下视觉感知算法的实践经验，了解BEV(Bird's Eye View)表示和相关算法。 4、加分项：在CVPR、ICCV、AAAI等顶级会议上发表过论文；参与过相关领域的开源项目或比赛并获得较好成绩。 任职资格（学历、目标院校、语言、技能、性格等要求） 1.计算机、自动化、电子、数学、人工智能等相关专业本科或硕士在读； 2.熟悉常见的计算机视觉理论和算法，如目标检测、图像分类、图像分割、目标跟踪等； 3.熟悉至少一种主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、Keras等），并有实际项目或课程经验； 4.熟练掌握Python编程，具备良好的代码能力； 5.具备良好的数学基础，熟悉常见的优化算法和概率统计知识； 6.有较强的分析和解决问题的能力，善于独立学习和总结； 7.具有良好的沟通能力和团队协作精神； 8.每周实习不少于4天，实习期不少于6个月优先；