一、模型開發(fā)與優(yōu)化
1、負責自動駕駛多模態(tài)感知（攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等）的端到端大模型算法研發(fā)，包括數(shù)據(jù)融合、特征提取、時序建模等核心模塊設計。
2、構(gòu)建高效、魯棒的深度學習模型，解決復雜場景下的目標檢測、跟蹤、語義分割、場景理解等問題。
3、優(yōu)化模型在車載計算平臺的推理性能，實現(xiàn)低延遲、高精度的實時處理。
二、數(shù)據(jù)閉環(huán)與迭代
1、設計并實現(xiàn)大規(guī)模自動駕駛數(shù)據(jù)集的自動化處理流程，支持模型訓練、驗證及數(shù)據(jù)閉環(huán)迭代。
2、探索基于主動學習、半監(jiān)督學習的數(shù)據(jù)高效利用方法，提升模型泛化能力。
跨團隊協(xié)作
3、與傳感器硬件團隊、嵌入式軟件團隊緊密合作，優(yōu)化多傳感器時空同步與標定策略。
4、支持量產(chǎn)項目落地，解決模型在車規(guī)級芯片上的部署與性能調(diào)優(yōu)問題。
三、前沿技術研究
1、跟蹤學術界與工業(yè)界最新進展（如BEV感知、Occupancy Network、Transformer大模型等），推動技術迭代與創(chuàng)新。
2、參與專利撰寫、論文發(fā)表及行業(yè)技術分享。