职位描述： 1.负责NR无线通信的链路级及系统级仿真平台功能开发，及平台功能优化； 2.负责物理层及高层算法设计开发，优化及验证； 3. 支持标准化方案推动，进行相关方案的开发及仿真验证； 职位要求： 1. 通信，电子，地磁场与微波，计算机，数学等相关专业，本科及以上学历； 2.熟悉通信，数字信号处理理论； 3.熟练掌握C，Matlab语言；

职责描述： 1、 负责自然语言理解NLP算法研究及应用场景的业务需求落地，应用场景包括不限于文本表示、文本计算、文本分类、命名实体、关键词提取、知识库等主流需求； 2、 负责自然语言理解NLP垂直领域或应用场景需求的研发如知识库建设，包括文本序列标注、句法结构与语义分析、多轮对话等算法的研发工作； 3、 跟踪国内外自然语言理解NLP、信息检索IR的最新及前沿算法进展，并预研成果择优应用于相应产品之中。 任职要求： 1、 硕士及以上学历，计算机、自然语言理解、数据挖掘、模式识别、智能科学与技术、软件工程、机器学习和深度学习相关专业； 2、 熟练掌握C/C++、Python、JAVA至少一种计算机编程语言，具备较强代码编写能力； 3、 至少掌握Pytorch/Tensorflow/Theano/Keras其中一种框架设计原理和运用，掌握CNN/RNN/LSTM/图神经网络等主流神经网络模型应用； 4、 具有垂直应用领域案如智能对话、知识库和信息检索其中一个或多个研究方向的项目落地或应用场景实践经历； 5、 具有良好的团队合作意识和学习能力，擅长解决问题与分析问题，热爱自然语言理解技术工作研发； 6、 在国际顶会如ACL和NIPS，或权威期刊发表过论文者优先，或有知名自然语言处理技术企业工作经历者优先考虑。

职责描述： 1、负责深度学习，人工智能算法的相关工作; 2、负责深度算法及效率工具的构建； 任职要求： 1、计算机相关专业本科、硕士或博士，1年以上相关工作经验； 2、有较强的算法基础和工程实践能力，熟悉Python编程； 3、深入理解常用神经网络，并有在实际项目中进行训练、调优的经验； 4、熟练使用TensorFlow、Caffe、MXNet中的至少一种； 5、善于思考，具备不断发现并解决问题的能力； 6、工作踏实上进，有良好的团队合作意识。

岗位职责： 1.负责NR无线通信的链路级及系统级仿真平台功能开发，及平台功能优化； 2.负责物理层及高层算法设计开发，优化及验证； 3. 支持标准化方案推动，进行相关方案的开发及仿真验证； 职位要求： 1. 通信，电子，地磁场与微波，计算机，数学等相关专业硕士及以上学历； 2.熟悉通信，数字信号处理理论； 3.熟练掌握C，Matlab语言； 4.熟悉NR通信标准，具备算法开发或者标准仿真支持经验者优先； 5.具备相关产品开发经验者优先；

工作职责: 1、车载定位传感器数据处理； 2、视觉和雷达数据处理； 3、基于视觉和雷达的定位技术开发； 4、结合高精地图的定位技术开发。 任职资格: 1、熟悉DR、IMU和GPS等相关的传感器； 2、熟练掌握相关算法开发语言或工具（python、C或matlab等等）； 3、熟练掌握相关的SLAM技术。

岗位职责：1、负责路侧感知设备标定算法的研发和落地；2、负责路侧感知设备算法的研发和落地；3、负责视频、激光雷达等多传感器融合感知算法研究；4、负责基于多源传感器融合的高精定位和建图算法设计和研发工作。招聘要求：1、计算机、通信、信息等相关专业硕士及以上学历；2、 熟练掌握C、C++、Python等常用编程语言，熟练掌握PyTorch、TensorFlow等一种或者多种深度学习框架；3、 熟悉多线程编程技术，有ROS、CUDA、PCL等相关经验者优先；4、 精通图像检测、跟踪、识别、分割等或基于激光雷达的场景分割、目标检测、目标识别、目标跟踪和定位等算法中的一种或者多种，并在相关领域有1年及以上的项目研发经验；5、 熟悉基于深度学习的视觉或激光雷达感知定位方法者优先；6、 良好的沟通技能，有责任心，有强烈的自我驱动力和解决问题的能力。良好的团队合作精神，善于管理时间，适合多任务工作。

工作职责: 结合雷达（毫米波&超声波&激光雷达等）和摄像头（前视&环视&侧视等）的数据（目标级&点云级），使用相关算法进行处理，得到更准确和置信度更高的目标属性信息（静态信息&动态信息） 任职资格: 1、基础知识：了解视觉成像原理和雷达成像原理；了解传感器协同工作的时间同步与空间同步概念；了解不同层次融合的基本算法。 2、专业技能：熟悉相关编码语言或者集成工具；熟练使用相关仿真工具进行融合算法开发与调试。 3、项目经验：***本科及以上学历，五年工作经验，至少两年以上视觉和雷达融合算法开发经验。

工作职责: 1. 超声波信号处理算法开发，改进，测试验证; 2. 超声波数据后处理; 3. 车载雷达，泊车雷达信号处理，车位检测算法开发; 4. 超声雷达障碍物检测算法开发。 任职资格: 1. 硕士及以上学历,电子类、通信类、自动化、计算机类等相关专业; 2. 精通C/Matlab语言编程; 3. 熟悉各种卡尔曼滤波方法、粒子滤波等状态估计算法; 4. 有良好的数值计算、线性代数及概率分析的能力; 5. 有较强的程序设计、开发及调试能力,做过车载嵌入式产品开发经验者优先; 6. 具有良好的沟通能力和团队精神，富有敬业精神和责任心，能够承担工作压力。

工作职责: 1. 负责毫米波雷达项目的信号处理工作，完成算法相关参数分析与配置。 2. 分析解决雷达开发与测试过程中的相关信号处理问题，并在此基础上完成算法优化、发布相关雷达信号处理算法。 任职资格: 1研究生及以上学历，雷达信号处理相关专业，有车载雷达信号处理者优先。 2熟练使用MATLAB，会使用射频仿真工具、C语言、C++与python者优先。

岗位职责： 1、负责阅卷系统识别服务的研发工作； 2、参与内容中台CV领域、AIGC、内容结构解析、LLM等相关工作； 任职要求： 1、**公立院校及以上，计算机、数学统计学或相关专业； 2、2年以上CV方向的机器学习和深度学习相关经验； 3、精通 Python，熟悉C++ 、Shell等语言，熟悉面向对象编程思想； 4、熟练使用OpenCV 和 QT，并具有跨平台经验的优先； 5、熟悉NLP或CV大模型算法，训练等，有大模型应用相关项目经验的优先； 6、拥有扎实的数据结构和算法基础，理解并熟悉经典的软件开发模型和设计模式； 7、了解 TCP/IP 协议及互联网常见应用和协议的原理； 8、积极主动，认真负责，善于学习，具备良好团队合作精神； 9、具备良好的英文阅读和搜索能力

【岗位职责】 1、算法模型研究，识别精度的提高、检测精度的提高 2、算法模型优化加速，边缘设备加速 3、数据预处理算法研究 4、探索和推进有影响力的AI技术研究和落地 【任职要求】 1、人工智能、智能科学与技术、机器人工程、计算机、通信、数学等专业，本科及以上学历，两年以上深度学习项目的开发经验 2、掌握深度学习的理论和算法，深入理解经典模型如YOLO、SSD、RCNN、facenet等原理 3、有神经网络模型研发经验，掌握pytorch、tensorflow、mxnet、keras、caffe等框架至少一种 4、有人脸识别、姿态识别项目经验，神经网络模型加速方面的研发经验 5、有计算机视觉或图形学相关的**会议论文发表记录者优先考虑

工作职责: 1. 自动驾驶算法在嵌入式产品上的开发，平台移植和维护 2. 自动驾驶算法在不同应用场景下，进行接口设计和软件框架设计 3. 自动驾驶算法在嵌入式平台上的性能分析和评估，指导算法工程师按嵌入式平台的限制优化算法 4. 在嵌入式芯片上，硬件加速模块的使用和调试 任职资格: 1. 本科及以上学历，具备5年以上相关工作经验 2. 精通C/C++，数据结构和设计模式、具备良好的软件工程习惯 3. 熟练掌握DSP或者NEON相关代码优化 4. 精通Linux/RTOS环境下的开发和调试 5. 熟悉cache、DMA等内存读写优化方法 6. 有一种或者多种多核异构芯片开发经验优先 7. 有OpenCV相关经验开发者优先 8. 有OpenCL，OpenVX相关经验开发者优先

(1) 精通数据结构， 会使用 C/C++ 、JS/TS 或 python 中的一种高级语言编程； (2) 精通线性代数、离散数学、概率学； (3) 智能模拟、深度学习策略算法研究； (4) 对数学热爱与算法热爱者优先； 从业经验： 有国内数、外数学大赛获奖者优先； 有国内数、外计算机大赛获奖者优先； 注：欢迎优秀应届生参与该岗位实习,参与该岗位人才培养选拔！ 可加微信：***********面聊，技术评定投递邮箱：***************

工作职责 负责智能机载计算系统的算法、软件相关研究开发 任职资格 1.熟悉深度学习理论，知其然知其所以然；有深度学习模型训练推理经验；对于业界及学术界最新模型进展保持关注与好奇心，了解目前最新模型的基本结构与原理； 2.良好的工程素养，熟练使用python，熟悉Tensorflow/PyTorch其中一种框架。 3.了解自动驾驶相关感知、决策技术，有研发经验更佳； 4.熟悉模型训练、推理压缩技术框架及最新研究进展为佳，包括但不限于量化、剪枝、AutoML等； 5.熟悉强化学习或贝叶斯优化其中一种框架； 6.对于网络结构搜索及自动压缩等领域有一定了解，有经验者最佳。

职位描述 * NLP基于深度学习的生成模型和对话模型的最前沿技术研究与探索 * NLP最新技术在游戏行业中的应用和落地 职位要求 * 机器学习、统计、数学、计算机科学相关专业硕士，博士，或优秀本科； * 深度学习方面具备扎实的理论基础和实践经验，熟练掌握Python／C++／Java中至少一门语言； * 熟悉深度学习框架的使用，包括Tensorflow或者Pytorch； * 熟悉Transformer等主流深度学习模型，熟悉BERT系列以及GPT系列等主流预训练语言模型，发表过NLP、深度学习相关论文者优先；