- 研发辅助驾驶系统，包括驾驶员监测系统、自动泊车系统等； - 负责物体检测和跟踪、关键点检测、分割等算法研发工作； - 负责模型训练数据的收集和标注质量优化； - 负责模型训练算法优化以及模型精简、压缩和量化等工作，优化算法精准度和速度； - 开发模型训练框架，加速数据预处理和模型训练，支持快速实验迭代。

- 计算机基础扎实，熟练掌握C/C++/Python编程，熟悉Linux； - 熟悉常用深度学习框架TensorFlow/PyTorch/Caffe中至少一种，熟练使用OpenCV/NumPy等算法库； - 理解机器学习/深度学习算法原理，具备模式识别/图像处理/计算机视觉方面的基础知识； - 了解常见深度学习分类/检测/分割模型，包括MobileNet/ShuffleNet/Faster RCNN/Mask-RCNN/FCN等； - 有以下项目经验者优先：物体检测/物体跟踪/关键点检测/图像语义分割/模型压缩和量化/SLAM； - 对新技术有好奇心，愿意研读并实验最新论文成果； - 有较强的动手能力和钻研精神，具备良好的沟通能力和团队合作精神。