关于我们:
我们是一家源自美国硅谷的科技公司,致力于在全自主eVTOL/飞行汽车领域推动创新的边界。我们的团队由充满活力、富有技术热情并且拥有共同愿景的个人组成,共同创建突破性的解决方案。利用先进的人工智能和自动导航技术,我们立志将城市空中出行的概念变为现实,迎来一个全人类家家户户便捷高效飞行的新时代。加入我们,为该领域的突破性进展做出贡献。如果您对推动创新的边界充满热情,我们诚邀您成为我们充满活力的团队的一员!
职位概述:
作为一名视觉导航和目标检测算法工程师,您将在我们的机器视觉和飞行器AI智能软件开发中担任关键角色。您将负责设计、开发和优化视觉定位与导航算法、AI图像处理算法、目标检测与识别、态势感知以及视觉语言大模型的应用。通过您在计算机视觉和软件工程方面的专业知识,您将帮助我们创建下一代全自动飞行汽车和无人机的核心技术,确保在复杂环境中的安全与可靠性。
岗位职责:
视觉导航定位算法:开发基于摄像头图像的视觉定位和视觉导航算法,确保其准确性、 稳健性和实时性。
目标检测识别:实现地面和空中目标的识别和检测,以通过识别跑道和机场实现自主安全着陆。
态势感知:进行图像的语义分割和情景理解,增强飞行器在复杂环境下的自主性。
图像处理算法:使用深度学习模型进行去雾去噪、去阴影、畸变和颜色矫正等算法,提升图像质量。
多线程:设计和实现高性能的多线程系统,优化系统资源利用率和并行处理能力,满足实时性和低延迟的要求。
VLM运用:集成多模态视觉大模型技术以提升视觉算法的适应性和鲁棒性。
性能优化:持续优化软件性能,解决与可扩展性和算力资源约束相关的挑战。
测试和验证:开发并实施软件端测试,验证各种条件和场景下视觉定位软件的可靠性和准确性。
资格要求:
计算机科学、机器人或相关领域的硕士学历+2年以上工作经验(或本科学历+3年以上相关工作经验)。
精通C++和Python,具备在C++平台上使用深度学习模型的经验。
在开发计算机视觉导航或图像处理算法方面具有丰富的实践经验:至少3年以上计算机视觉和图像处理相关经验,精通OpenCV,熟悉机器学习框架(PyTorch、LibTorch、TensorFlow、Caffe等),熟悉深度学习模型(CNN、RNN、Transformer、VLM等)并有相关项目经验。
在开发实施SLAM算法和传感器融合算法方面具有丰富的实践经验,至少2年以上相关经验。
熟悉ROS 2(特别是Humble版本),有相关项目经验者优先。
熟悉多线程编程模型(如POSIX线程、C++ std::thread,ROS2的Executor模型),能够编写线程安全的代码,并有效解决竞态条件、死锁等并发问题。
了解相机和无人机的相关知识,包括相机校准、几何计算机视觉、图像捕获技术和无人机摄影测量。
在目标识别、目标检测、图像语义分割和情景理解方面有丰富经验。
优先技能:
有视觉定位技术、视觉导航技术和视觉里程计的经验,如光流导航和特征跟踪导航。
具备运用深度学习模型进行图像匹配的能力,如 SuperPoint 和 SuperGlue。
曾参与无人机、自动驾驶汽⻋、机器人或自主系统软件开发工作。
有高空无人机图像处理经验者优先,有处理大规模图像数据集和实时视频处理经验者优先。
英文流利,可熟练阅读理解国内外前沿学术论文。
福利:
具有竞争力的薪资和项目完成金。
利润分成计划。
灵活的工作时间和100%远程工作选项。
职业成长和学习创新技术的广阔机会。
协作和包容的公司文化。
使用前沿技术和真实应用的实践经验。
工作地点: 工作地点不限,可100%远程工作。
工作时间: 没有固定的每日工作时长要求,但需确保工作质量和及时性。,可100%远程工作。
工作时间: 没有固定的每日工作时长要求,但需确保工作质量和及时性。
你好,我目前是在美国一家新能源科技公司负责国内的项目管理工作,主要负责车辆整体研发,生产的项目进度追踪,对接美国工程团队和国内供应商的管控以及部分零部件采购,成本管控工作,英文能够作为工作语言,接受出差。谢谢!
985 无人驾驶硕士,国内国家级自动
驾驶赛事一等奖,擅长视觉感知 和里程计开发
)我这边和你的需求重合度非常高,像你举例的superpoint 这些类似的好多我都用过,我这边从深度学习的开发部署 车辆系统构建ros
构建 都非常熟悉。
麻烦你这边联系我吧,电量不足了。
可以做,望联系
欢迎投递~
顶,深度学习和机器学习,nlp