主分类：机器人与自动驾驶算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "无人车业务部-动态感知算法工程师",
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"department": "软硬件服务-无人车业务部",
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"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"responsibilities": "1. 以业务和线上问题为导向，深入分析并解决动态感知领域的核心技术难题，负责具体模块的研发与效果打磨。方向包括但不限于：红绿灯检测、障碍物检测与跟踪、语义与意图理解。\n2. 持续推动前沿技术落地，优化以视觉为主导的感知基础模型，结合\"深度学习模型 + 算法策略\"双轮驱动，系统性提升 MPI / MPHB 等核心指标。\n3. 参与感知系统架构讨论，具备从模块视角发现系统性问题、提出并落地优化方案的能力。\n4. 配合上下游团队推动算法的数据驱动迭代和端到端可导能力建设。",
"requirements_text": "1. 硕士及以上学历，计算机、电子、自动化、应用数学等相关专业，5 年以上相关经验。\n2. 在计算机视觉或三维感知领域有深入认知，精通动态障碍物检测、分割、跟踪等核心算法中至少一个方向。\n3. 具备良好的深度学习基础，熟悉 Transformer、CNN 等主流模型架构，有实际的模型调优和工程落地经验。\n4. 熟练掌握 Python / C++，有良好的编程习惯和代码架构意识。\n5. 具备较强的 Problem Solving 能力，能够独立分析长尾场景失效原因并推动解决。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"深度学习",
"计算机视觉"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "1. 海量实车数据：规模化运营车辆持续产生丰富的真实场景数据，能通过数据驱动真正推动算法边界。\n2. 成果直达业务：工作成果直接体现在线上核心安全指标的提升上，价值感强、反馈快。\n3. 高水平团队：与 AI、机器学习、自动化等多元背景的技术大牛共事，在解决实际问题中快速成长。"
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"fulltext": "无人车业务部-动态感知算法工程师\n无人车业务部-动态感知算法工程师\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 深圳市\n部门：软硬件服务-无人车业务部\n职位类别：技术类\n职位族群：算法\n更新时间：2026-09-16\n\n岗位职责\n1. 以业务和线上问题为导向，深入分析并解决动态感知领域的核心技术难题，负责具体模块的研发与效果打磨。方向包括但不限于：红绿灯检测、障碍物检测与跟踪、语义与意图理解。\n2. 持续推动前沿技术落地，优化以视觉为主导的感知基础模型，结合\"深度学习模型 + 算法策略\"双轮驱动，系统性提升 MPI / MPHB 等核心指标。\n3. 参与感知系统架构讨论，具备从模块视角发现系统性问题、提出并落地优化方案的能力。\n4. 配合上下游团队推动算法的数据驱动迭代和端到端可导能力建设。\n\n岗位基本要求\n1. 硕士及以上学历，计算机、电子、自动化、应用数学等相关专业，5 年以上相关经验。\n2. 在计算机视觉或三维感知领域有深入认知，精通动态障碍物检测、分割、跟踪等核心算法中至少一个方向。\n3. 具备良好的深度学习基础，熟悉 Transformer、CNN 等主流模型架构，有实际的模型调优和工程落地经验。\n4. 熟练掌握 Python / C++，有良好的编程习惯和代码架构意识。\n5. 具备较强的 Problem Solving 能力，能够独立分析长尾场景失效原因并推动解决。\n\n岗位亮点\n1. 海量实车数据：规模化运营车辆持续产生丰富的真实场景数据，能通过数据驱动真正推动算法边界。\n2. 成果直达业务：工作成果直接体现在线上核心安全指标的提升上，价值感强、反馈快。\n3. 高水平团队：与 AI、机器学习、自动化等多元背景的技术大牛共事，在解决实际问题中快速成长。\n1. 以业务和线上问题为导向，深入分析并解决动态感知领域的核心技术难题，负责具体模块的研发与效果打磨。方向包括但不限于：红绿灯检测、障碍物检测与跟踪、语义与意图理解。\n2. 持续推动前沿技术落地，优化以视觉为主导的感知基础模型，结合\"深度学习模型 + 算法策略\"双轮驱动，系统性提升 MPI / MPHB 等核心指标。\n3. 参与感知系统架构讨论，具备从模块视角发现系统性问题、提出并落地优化方案的能力。\n4. 配合上下游团队推动算法的数据驱动迭代和端到端可导能力建设。\n1. 硕士及以上学历，计算机、电子、自动化、应用数学等相关专业，5 年以上相关经验。\n2. 在计算机视觉或三维感知领域有深入认知，精通动态障碍物检测、分割、跟踪等核心算法中至少一个方向。\n3. 具备良好的深度学习基础，熟悉 Transformer、CNN 等主流模型架构，有实际的模型调优和工程落地经验。\n4. 熟练掌握 Python / C++，有良好的编程习惯和代码架构意识。\n5. 具备较强的 Problem Solving 能力，能够独立分析长尾场景失效原因并推动解决。",
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