崗位職責：
1、負責多傳感器圖像數據的預處理：包括去噪、畸變矯正（基于相機內參的魚眼 / 廣角鏡頭矯正）、曝光補償、圖像拼接等，確保數據滿足感知算法輸入要求。
2、開發基于圖像的環境感知算法：包括車道線檢測（曲線擬合、語義分割）、交通標志 / 信號燈識別（特征提取 + 分類器）、障礙物檢測與追蹤（如基于深度學習的 YOLO、Faster R-CNN 等模型）、可行駛區域分割（語義分割模型）等，支撐自動駕駛的定位、避障、決策功能。
3、設計算法測試方案：在仿真環境（如 CARLA、Prescan）和實車場景中驗證算法性能，重點評估檢測準確率、魯棒性（復雜光照 / 天氣下的穩定性）和實時性，輸出測試報告并迭代優化。
4、與傳感器團隊協作：優化攝像頭安裝位置、參數配置（焦距、幀率），解決圖像模糊、運動拖影等硬件相關問題；與激光雷達、毫米波雷達團隊配合，實現多模態數據融合（如圖像與點云的時空對齊）。
5、跟蹤圖像處理與計算機視覺領域的前沿技術（如 Transformer 在視覺感知中的應用、動態目標預測模型），評估其在自動駕駛場景的可行性；探索新型傳感器（如 4D 成像雷達、紅外攝像頭）的圖像處理方案，提升極端環境下的感知能力。
任職資格：
1、本科及以上學歷，計算機科學與技術、電子信息工程、自動化、模式識別與智能系統等相關專業，碩士及以上學歷優先（尤其算法研發崗）；具備自動駕駛、計算機視覺領域研究經歷者（如發表過相關頂會論文）優先。
2、精通數字圖像處理原理，熟悉相機標定（內外參計算）、透視變換、圖像分割、特征提?。⊿IFT、ORB 等）等技術，能獨立解決復雜場景下的圖像質量問題（如運動模糊去除、霧天圖像增強）。
3、熟練掌握 C++ 和 Python（核心算法實現與工程化），熟悉 OpenCV、Eigen 等圖像處理庫，能獨立編寫高效的圖像處理模塊；?
4、精通深度學習框架（PyTorch/TensorFlow），有基于 CNN、Transformer 等模型的圖像分類、目標檢測、語義分割項目經驗，能獨立設計網絡結構并調優；? 5、熟悉 ROS（機器人操作系統），能在 ROS 環境下進行圖像數據訂閱、處理與發布，了解自動駕駛仿真工具（CARLA、LGSVL Simulator）者優先。
6、有無人駕駛項目量產經驗者優先考慮。