环境检测ODD模型算法专家_XC at Bosch Group
Shanghai, Shanghai, China -
Full Time


Start Date

Immediate

Expiry Date

25 Dec, 25

Salary

0.0

Posted On

26 Sep, 25

Experience

2 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

No

Skills

Computer Vision, Machine Learning, Image Classification, Deep Learning, Algorithm Development, Data Processing, C/C++ Programming, Python Programming, Neural Networks, Auto Tagging, Model Optimization, Transformer Models, Multimodal Models, Performance Evaluation, Experimental Design, Project Experience

Industry

Software Development

Description
公司介绍 Do you want beneficial technologies being shaped by your ideas? Whether in the areas of mobility solutions, consumer goods, industrial technology or energy and building technology - with us, you will have the chance to improve quality of life all across the globe. Welcome to Bosch. 职位描述 负责车端智驾环境检测 ODD 模型的整体架构设计和开发,与数据团队团队协作,构建auto tag系统。 负责智驾环境检测场景下图像数据的 auto tag系统搭建与优化,针对不同环境类型(如城市道路、高速公路、乡村道路、恶劣天气场景等)的图像特征,制定高效、精准的自动标注规则与策略,提升标注效率与准确性。 基于大模型的图像整体分类算法研发与优化,包括大模型的选型、微调、压缩、部署等工作,提升模型在不同环境场景下的分类精度与推理速度。深入研究大模型在图像分类领域的前沿技术(如 Transformer 系列模型、多模态大模型等),结合智驾环境检测的业务特点,提出创新性的算法方案,解决复杂环境下(如光照变化、遮挡、恶劣天气等)的图像分类难题。 构建大模型训练与评估体系,设计合理的实验方案,对模型性能进行全面评估与分析,持续迭代优化模型,确保模型满足实际业务需求。 负责相关模型业务开发,与定位,建图,功能等相关下游进行功能联调,制定稳定的规范与协议。 职位要求 应用数学、计算机视觉、模式识别、机器学习、电子信息、机器人等相关专业的硕士/博士学生。 在计算机视觉领域有深入研究经历,熟悉经典和前沿的单目2D,3D、BEV检测(分割)、分类算法。 熟悉当前主流的深度学习算法,精通一个或者多个领域的算法研究,包括但不限于目标检测、多任务学习、目标分割等。 了解数据结构、算法和大规模数据处理(百万~千万);至少精通C/C++ 或python编程,有ACM经验者优先。 至少熟悉一个常见的神经网络开源工具库,如Caffe/TensorFlow/PyTorch/ 等。 有实际工程项目经验者优先。
Responsibilities
Design and develop the overall architecture for the ODD model for environmental detection in intelligent driving. Collaborate with the data team to build and optimize an auto tagging system for image data across various driving environments.
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