千寻位置招聘信息

2023-08-07   


某学霸上岸笔记经验分享[火]

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千寻位置


公司介绍:千寻位置是全球领先的时空智能基础设施公司,成立于2015年8月。公司基于北斗卫星系统(兼容GPS、GLONASS、Galileo)基础定位数据,利用遍布全球的3700多个地基增强站、自主研发的定位算法及大规模互联网服务平台,为用户提供厘米级定位、毫米级感知、纳秒级授时的时空智能服务。2019年10月,公司完成10亿元A轮融资,估值超过130亿元。



岗位信息


计算机视觉工程师(点云处理方向)

岗位职责:

1. 负责基于机器学习、深度学习的点云处理(检测、分割、分类、配准等)算法研发和工程落地工作。

2. 负责激光雷达相关的硬件安装和调试相关工作。


岗位要求:

1. 计算机视觉、机器视觉、自动化等相关专业硕士/博士。

2. 掌握点云去噪、点云滤波等常用点云处理算法,掌握激光雷达、相机、IMU等多传感器标定。

3. 具备机器学习、深度学习相关理论基础,熟悉经典算法和主流模型。

4. 掌握PyTorchCaffeTensorflow等一种或多种主流深度学习框架,精通PCLPDAL等一种或多种点云处理开源库。

5. 精通PythonC/C++,熟悉shell

6. 有固态激光雷达点云数据处理经验者优先。

7. 思维严谨,表达清晰,有较强的学习能力和沟通能力,英文CET6以上,有良好的英文读写能力。

8. 有良好的团队合作意识,工作主动,认真负责。



计算机视觉工程师(深度学习方向)


岗位职责:

1. 负责智慧城市、智慧交通等领域核心计算机视觉算法实现、优化和创新研究,涉及的问题包括但不限于:复杂场景下的多目标检测、跟踪、分类、分割等。

2. 负责大规模深度学习相关的核心算法研究,包括但不限于:大模型能力导入、网络结构设计、大规模分布式训练、小//零样本学习、无//半监督学习、迁移学习等。

3. 负责相关算法在智慧城市、智慧交通等领域的移动端、PC端、云端等场景产品化落地及迭代演进。


岗位要求:

1. 计算机视觉、深度学习、模式识别等相关专业硕士/博士。

2. 具有扎实的计算机视觉相关深度学习的理论基础,熟练掌握深度学习主流网络架构,包括基于Transformer的视觉大模型架构。

3. 具有3年以上计算机视觉相关深度学习项目研发经验。

4. 熟练使用C/C++Python中至少一种编程语言,掌握CaffeTensorFlowPyTorch等深度学习框架之一。

5. 具有较强的研究能力,可以进行算法研究的创新设计和实现。

6. 具有优秀的分析问题和解决问题的能力,具有良好的沟通能力和团队合作能力,在工作中敢于突破与创新,对解决具有挑战性的问题充满激情。

7. 英文CET6以上,有良好的英文读写能力及表达能力。

8. 具有以下条件者优先:    

1) 有行业内相关工作/实习经验,有实际产品、项目落地经验。    

2) 在国际顶尖会议或期刊发表相关论文。    

3) 有相关的知名比赛经验或在重要数据集的排行榜上排名靠前。



投递邮箱mingwang.liang@wz-inc.com (邮件主题:“岗位+姓名+点云PCL推荐”)

薪资架构:固定月薪+年终绩效奖

工作时间:五天八小时,弹性不打卡,周末双休

节假日福利入职即可享受的10天年假,多一年多一天,上限17

其他福利:高新技术企业,落户政策好;专业的培训,晋升机制,助力个人发展;加班车费报销、出差补贴、年度体检、团建、节假日福利等

工作地点 上海市杨浦区国权北路168838号湾谷科技园C5栋(近地铁3号线,10号线)


资源

自动驾驶及定位相关分享

【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法

自动驾驶中基于光流的运动物体检测

基于语义分割的相机外参标定

综述:用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍

高速场景下自动驾驶车辆定位方法综述

Patchwork++:基于点云的快速、稳健的地面分割方法

PaGO-LOAM:基于地面优化的激光雷达里程计

多模态路沿检测与滤波方法

多个激光雷达同时校准、定位和建图的框架

动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位

非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正

快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计

基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测

用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集

ROS2入门之基本介绍

固态激光雷达和相机系统的自动标定

激光雷达+GPS+IMU+轮速计的传感器融合定位方案

基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建图与定位

自动驾驶中基于激光雷达的车辆道路和人行道实时检测(代码开源)

用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集

更多文章可查看:点云学习历史文章大汇总

SLAM及AR相关分享

TOF相机原理介绍

TOF飞行时间深度相机介绍

结构化PLP-SLAM:单目、RGB-D和双目相机使用点线面的高效稀疏建图与定位方案

开源又优化的F-LOAM方案:基于优化的SC-F-LOAM

【开源方案共享】ORB-SLAM3开源啦!

【论文速读】AVP-SLAM:自动泊车系统中的语义SLAM

【点云论文速读】StructSLAM:结构化线特征SLAM

SLAM和AR综述

常用的3D深度相机

AR设备单目视觉惯导SLAM算法综述与评价

SLAM综述(4)激光与视觉融合SLAM

Kimera实时重建的语义SLAM系统

SLAM综述(3)-视觉与惯导,视觉与深度学习SLAM

易扩展的SLAM框架-OpenVSLAM

高翔:非结构化道路激光SLAM中的挑战

基于鱼眼相机的SLAM方法介绍


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