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": "北京-自动驾驶感知模型算法工程师(J100787)",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "-硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-负责自动驾驶多模态感知算法的研发与优化，基于摄像头、激光雷达、4D毫米波雷达等传感器，设计并实现障碍物检测、语义分割、目标跟踪、BEV/OCC建模等核心算法\n-探索多传感器融合、端到端感知、世界模型等前沿技术在自动驾驶场景的落地应用，提升复杂场景、极端场景下的感知鲁棒性\n-构建感知算法的数据闭环体系，参与自动化数据采集、标注、质量评估体系的搭建，通过自监督/弱监督学习提升模型泛化能力\n-与决策规划、系统工程等团队紧密配合，完成感知算法的工程化落地、性能优化与问题排查，支撑自动驾驶全场景落地需求",
"requirements_text": "-硕士及以上学历，计算机、自动化、电子工程、应用数学等相关专业\n-具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉计算机视觉、点云处理相关算法，有BEV、Occupancy、多传感器融合等相关项目/实习经验优先\n-熟练掌握C++/Python编程语言，具备Linux环境下的开发能力，有良好的代码规范和工程实现能力\n-了解大语言模型、视觉语言模型的基本原理与训练方法，有相关实践经验优先\n-在CVPR、ICCV、ICRA、IROS等相关领域顶级会议/期刊发表论文者优先\n-具备良好的逻辑思维、问题解决能力和团队协作意识，对自动驾驶技术有强烈的兴趣和探索欲",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"机器学习",
"深度学习",
"计算机视觉",
"团队协作",
"逻辑思维",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉计算机视觉、点云处理相关算法，有BEV、Occupancy、多传感器融合等相关项目/实习经验优先；了解大语言模型、视觉语言模型的基本原理与训练方法，有相关实践经验优先；在CVPR、ICCV、ICRA、IROS等相关领域顶级会议/期刊发表论文者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"posting": {
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"fulltext": "北京-自动驾驶感知模型算法工程师(J100787)\n北京-自动驾驶感知模型算法工程师(J100787)\n\n基础信息\n地点：北京市\n项目：校招\n类别：技术\n招聘人数：10\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-负责自动驾驶多模态感知算法的研发与优化，基于摄像头、激光雷达、4D毫米波雷达等传感器，设计并实现障碍物检测、语义分割、目标跟踪、BEV/OCC建模等核心算法\n-探索多传感器融合、端到端感知、世界模型等前沿技术在自动驾驶场景的落地应用，提升复杂场景、极端场景下的感知鲁棒性\n-构建感知算法的数据闭环体系，参与自动化数据采集、标注、质量评估体系的搭建，通过自监督/弱监督学习提升模型泛化能力\n-与决策规划、系统工程等团队紧密配合，完成感知算法的工程化落地、性能优化与问题排查，支撑自动驾驶全场景落地需求\n\n职责要求\n-硕士及以上学历，计算机、自动化、电子工程、应用数学等相关专业\n-具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉计算机视觉、点云处理相关算法，有BEV、Occupancy、多传感器融合等相关项目/实习经验优先\n-熟练掌握C++/Python编程语言，具备Linux环境下的开发能力，有良好的代码规范和工程实现能力\n-了解大语言模型、视觉语言模型的基本原理与训练方法，有相关实践经验优先\n-在CVPR、ICCV、ICRA、IROS等相关领域顶级会议/期刊发表论文者优先\n-具备良好的逻辑思维、问题解决能力和团队协作意识，对自动驾驶技术有强烈的兴趣和探索欲\n-负责自动驾驶多模态感知算法的研发与优化，基于摄像头、激光雷达、4D毫米波雷达等传感器，设计并实现障碍物检测、语义分割、目标跟踪、BEV/OCC建模等核心算法\n-探索多传感器融合、端到端感知、世界模型等前沿技术在自动驾驶场景的落地应用，提升复杂场景、极端场景下的感知鲁棒性\n-构建感知算法的数据闭环体系，参与自动化数据采集、标注、质量评估体系的搭建，通过自监督/弱监督学习提升模型泛化能力\n-与决策规划、系统工程等团队紧密配合，完成感知算法的工程化落地、性能优化与问题排查，支撑自动驾驶全场景落地需求\n-硕士及以上学历，计算机、自动化、电子工程、应用数学等相关专业\n-具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉计算机视觉、点云处理相关算法，有BEV、Occupancy、多传感器融合等相关项目/实习经验优先\n-熟练掌握C++/Python编程语言，具备Linux环境下的开发能力，有良好的代码规范和工程实现能力\n-了解大语言模型、视觉语言模型的基本原理与训练方法，有相关实践经验优先\n-在CVPR、ICCV、ICRA、IROS等相关领域顶级会议/期刊发表论文者优先\n-具备良好的逻辑思维、问题解决能力和团队协作意识，对自动驾驶技术有强烈的兴趣和探索欲",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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