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公司介紹
滴滴于 2016 年組建自動駕駛技術研發(fā)部門，致力于打造世界領先的 L4 級自動駕駛技術，通過科技讓出行更安全、更高效。我們相信，將自動駕駛技術部署在共享出行車隊中，將創(chuàng)造最大的社會價值。依托滴滴在出行領域的 先進技術、海量數據、豐富經驗和完整的出行平臺生態(tài)，我們正在打造并運營世界領先的自動駕駛 Robotaxi 車隊，推動自動駕駛在城市復雜交通場景中的規(guī)模化落地。
職位描述
作為感知團隊的一員，你將與國內外頂尖人才一起，研究和開發(fā)自動駕駛領域的前沿算法，直接賦能 L4 Robotaxi 的大規(guī)模部署。
你將面向真實城市道路場景中的多樣化挑戰(zhàn)，利用多模態(tài)傳感器（LiDAR、Camera、Radar 等）設計、開發(fā)并優(yōu)化感知算法，解決物體識別、障礙物檢測、場景理解、意圖預測與大模型賦能等核心問題。
在這里，你將有機會：
與中美兩地的優(yōu)秀工程師和科學家合作，參與世界級的技術競爭；
深入研究并推動最前沿的學術成果在產業(yè)中的落地；
在全球最大出行平臺之一的業(yè)務場景中，實現科研成果的規(guī)?；瘧?。
主要方向與職責：
你將在以下方向中選定一個或多個方向深入負責，并承擔從研發(fā)到落地、從算法到系統的端到端職責：
（一）物體識別與跟蹤
設計并實現基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模態(tài)檢測模型，識別車輛、行人、自行車、靜態(tài)障礙物、交通標志等
提升精度、召回率與抗擾性（抗遮擋、夜間、惡劣天氣、長尾類別）
（二）通用障礙物識別
識別未知類別 /未訓練類別的障礙物
基于異常檢測 /開放類別識別的算法研究與工程實現
在非結構化環(huán)境（施工區(qū)域、道路損壞、落物等）中提升魯棒性
（三）場景和意圖理解
語義分割、實例分割、道路 /車道/交通標志/交通燈等結構物識別
場景理解，例如施工區(qū)域識別、可通行區(qū)域識別等
意圖理解，例如行人動作識別、起步意圖識別等
交互和事件識別，例如多方交互、交通規(guī)則沖突、非規(guī)范駕駛行為等
（四）感知大模型 /多模態(tài)
探索或應用預訓練多模態(tài)大模型，將視覺、語言、地圖/文本信息融合以增強感知能力
零樣本 / 少樣本 / 跨域泛化的策略研發(fā)
將大模型成果遷移到真實車隊感知系統中，提升復雜場景下的魯棒性
（五）模型評估、驗證
構建完整的評估管道，包括離線評估 + 真實道路 + 模擬環(huán)境測試，支持回歸檢測與性能監(jiān)控
指標體系設計 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)