说明
该职位负责研究并迭代前视摄像头单元中的车道感知算法，以支持量产项目中的 L2/L2+ 辅助驾驶功能。工作内容包括设计基于 Transformer 的轻量级车道检测模型，针对汽车嵌入式芯片进行优化，提升模型在复杂光照、遮挡和车道线磨损场景下的鲁棒性，并完成模型量化和嵌入式部署，以平衡实时性能与准确性。该职位要求硕士或更高学历，至少两年自动驾驶或 ADAS 感知算法开发经验，了解 Transformer/CNN 架构和 PyTorch，熟悉 BEV 或车道检测方法，具备模型量化和剪枝经验，并拥有扎实的 Python 和 C++ 技能。
