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": "感知算法工程师",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "软硬件服务-无人车业务部",
"location": "北京市 / 深圳市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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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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"degree": "计算机、自动化、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历",
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"responsibilities": "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\n\n2. 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\n\n3. 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\n\n4. 线上感知系统开发与数据闭环infra 建设\n\n5. 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\n\n6. 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\n\n7. 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",
"requirements_text": "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\n\n2. 熟练掌握 Python，熟悉 C++，具备扎实的工程编码能力\n\n3. 熟悉 PyTorch 等深度学习框架，理解模型训练与推理的底层机制\n\n4. 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",
"skills": [AI生成
"Python",
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"模型训练"
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"fulltext": "感知算法工程师\n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. 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\n\n2. 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\n\n3. 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\n\n4. 线上感知系统开发与数据闭环infra 建设\n\n5. 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\n\n6. 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\n\n7. 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\n\n岗位基本要求\n1. 计算机、自动化、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历\n\n2. 熟练掌握 Python，熟悉 C++，具备扎实的工程编码能力\n\n3. 熟悉 PyTorch 等深度学习框架，理解模型训练与推理的底层机制\n\n4. 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\n\n岗位亮点\n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。\n1. 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\n\n2. 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\n\n3. 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\n\n4. 线上感知系统开发与数据闭环infra 建设\n\n5. 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\n\n6. 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\n\n7. 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\n1. 计算机、自动化、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历\n\n2. 熟练掌握 Python，熟悉 C++，具备扎实的工程编码能力\n\n3. 熟悉 PyTorch 等深度学习框架，理解模型训练与推理的底层机制\n\n4. 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",
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