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库犸科技

多模态融合感知实习生

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当前公开岗位库收录 库犸科技 6 个在招实习岗位。岗位数量与状态以企业官网为准。

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岗位描述

岗位职责
1. 算法调研与评测:调研激光雷达与环视相机多模态融合的Occ网络前沿方案,在庭院场景数据集上进行复现与性能评测。
2. 多模态架构设计:针对庭院场景(如非结构化地形、近距障碍物等),探索视觉与雷达点云的多模态融合方案。重点研究利用雷达提供绝对尺度、视觉提供稠密语义的深度补全/尺度恢复策略,设计适合庭院的Occ网络架构。
3. 参与数据闭环,协助团队梳理多模态数据采集需求(如传感器标定、同步等)。参与自动标注脚本的设计与验证,协助测试团队落地数据采集与标注流程。
4. 参与多模态Occ模型的训练与调优工作,协助排查训练不收敛问题,在庭院数据集上协助提升模型精度与泛化能力。
5. 总结研究成果,鼓励投稿到CVPR/ICCV/CoRL/RAL/TRO等会议或期刊。

岗位要求
1. 背景:计算机视觉、机器人、机器学习或相关方向研究生/博士生在读,能保证至少3个月实习时间。
2. 基础:具备扎实的深度学习理论基础,熟悉BEV/Occ基本概念。了解多模态融合的基本原理,熟悉至少一种经典的多模态3D检测/Occ方法(如BEVFusion, MetaBEV, OccFusion等)。了解激光雷达点云处理基础(如PointPillars, VoxelNet等)或视觉深度估计。
3. 硬能力:熟练使用PyTorch,有实际的模型训练、调试或复现经验。熟练使用Python/C++其中一种编码语言。具备较强的问题拆解能力,能独立设计实验验证想法。
4. 软素质:良好的团队协作与沟通能力,乐于分享技术见解。有钻研精神。
5. 加分项:有自动驾驶/机器人多模态感知相关项目经验,或熟悉传感器标定、时间同步等底层数据处理;或有顶会论文发表或开源项目贡献。

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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