返回信息流自动驾驶点云数据挖掘算法实习生
自动驾驶的落地的一个主要瓶颈是对如何解决和覆盖各种长尾问题。建立一个从车端数据到自动驾驶模型训练和部署的数据闭环是解决长尾问题的重要手段。蔚来汽车自动驾驶数据算法团队，将致力于从车辆端采集处理的海量数据中持续挖掘出有价值的训练数据以及长尾case，实现支撑量产车模型优化的数据闭环。
工作职责：
负责以下方向的研发
1. 对自动驾驶（辅助驾驶）场景中异常或危险case进行分析，归纳总结问题类型。
2. 综合车端的感知、规控、地图、车辆状态等信息，对各种异常case进行建模和识别，开发挖掘工具，持续从车端挖掘自动驾驶长尾case。
3. 综合自动驾驶中常见的传感器数据，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，进行场景识别、场景理解，为感知、规控提供数据支持
岗位要求
1. 熟悉基于数据的数据分析方法和分析工具，在数据分析、挖掘、机器学习、时序建模具有相关经验。
2. 掌握自动驾驶场景中的常用的激光雷达算法，包括但不限于3D目标检测、点云分割、目标跟踪。
3. 熟悉激光雷达rule-based算法，包括但不限于点云聚类、地面点分割算法。
4. 具备坚实的C++或Python编程基础和项目经验。
3. 熟悉基于数据的数据分析方法和分析工具，在数据分析、挖掘、机器学习、时序建模具有相关经验。
加分项：
1. 对于自动驾驶场景中的长尾数据挖掘有相关经验或了解自动驾驶中高频的corner case；
2. 熟悉辅助及自动驾驶系统架构，至少深入理解自动驾驶系统人机交互、感知、规划、决策其中一个模块，一年以上的自动驾驶项目实践经验；
3. 有数据挖掘、视觉技术相关的实习、竞赛经历；
4. 在lidar的多个研究方向有发表paper以及专利。
联系方式：
oliver.cheng@nio.com
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【实习】【蔚来】点云算法实习生
wangpeng007
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