感知算法工程师

无人车业务部成立于2016年，旨在用无人驾驶技术提升物流配送的效率和体验。美团无人车以自研L4级自动驾驶软硬件技术为核心，与美团即时零售业务结合，形成满足公开道路、社区、工业园区等室外全场景下的无人配送整体解决方案。自2020年起，无人车已在北京、深圳等多地进入常态化试运营阶段，在城市复杂场景下提供针对餐饮外卖、生鲜食杂等货物的即时配送服务。2025年，美团无人车又踏上了同城货运的新探索，并在2026年持续扩大运营范围和车队数量，为更多城市带来智能配送服务。 欢迎加入美团无人车团队，与我们一起用科技推动即时零售再升级！ 1. 面向端到端系统的感知能力迭代，包括Detection、Occupancy、Mapping、Tracking、Prediction等感知任务的算法研究，持续升级算法，实现端到端算法架构 2. 针对真实运营场景中暴露的感知问题进行系统性根因分析，提出并验证改进方案 3. 跟踪 CVPR / ICCV / NeurIPS / ECCV / ICRA 等顶会前沿进展，快速评估并结合业务场景落地 4. 线上感知系统开发与数据闭环infra 建设 5. 负责感知线上系统的开发与迭代，包括模型线上推理、后处理模块、多传感器融合接口等 6. 设计并搭建感知数据闭环流水线：从线上运营数据采集、场景挖掘、自动标注，到训练触发、评测回归的全链路自动化 7. 推动训练、评测、部署流水线的自动化与标准化，提升团队整体研发效率 岗位基本需求 1. 计算机、自动化、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历 2. 熟练掌握 Python，熟悉 C++，具备扎实的工程编码能力 3. 熟悉 PyTorch 等深度学习框架，理解模型训练与推理的底层机制 4. 具备良好的系统设计能力，能独立完成从数据处理到模型训练、评测、部署的完整流程 具备以下者优先 有以下方向1 项及以上深度经验： 1. 感知模型： Detection：3D目标检测（BEV/Lidar/Camera Fusion），熟悉 BEVFusion、BEVFormer、CenterPoint 等主流框架 Occupancy：3D Occ 预测，了解 SurroundOcc，GaussianOcc、OPUS等方案，理解 voxel/BEV 表征 Mapping：在线矢量化地图生成，熟悉 MapTR、HDMapNet 等方案，理解车道线/边界/人行横道等要素建模 Tracking：多目标跟踪（MOT），熟悉 tracking-by-detection 范式，了解 transformer-based 端到端跟踪 Prediction：轨迹预测，熟悉多模态预测建模，了解 MTR、HiVT、Wayformer 等方案 2. 端到端： 了解 UniAD，SparseDrive，VAD，DiffusionDrive 等 E2E 自动驾驶框架 3. 有端到端模型评测，以及部署上车经验 4. infra： 有自动驾驶感知模型车端部署经验（含 Orin/Thor等车载平台） 有自动驾驶线上感知/pnc系统开发和优化和维护经验 有数据闭环平台或 Auto-labeling 流水线开发经验 熟悉 CUDA 编程，有自定义算子开发经验 岗位亮点 大规模实际数据和实际业务与前沿算法结合的机会。优秀的算法团队和学习氛围。