关于美团自动配送团队
美团自动配送以自研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、校园、社区、工业园区等室外全场景下的自动配送整体解决方案。
美团自动配送团队成立于2016年,团队成员来自于Waymo、Cruise、Pony.ai、泛亚等自动驾驶行业头部公司,自动驾驶技术团队博士占比高达30%,依靠视觉、激光等传感器,实时感知预测周围环境,通过高精地图定位和智能决策规划,保证自动配送车全场景即时配送能力。
自2020年起,自动配送车已在北京、深圳等多地进入常态化试运营阶段,截止2023年12月底,自动驾驶里程占比超过99%,完成室外全场景配送近400万单。欢迎加入美团自动配送车团队,与我们一起用科技推动即时零售再升级!
拥有丰富的实车数据,能通过数据驱动的方法推进算法的研发; 能加入一个高水平的团队,与人工智能、机器学习、自动化、数学等多元化背景的技术大牛一起工作; 切实解决行业内的痛点问题,推动行业的创新。
设计开发部署先进的的机器学习模型; 设计开发通用性强,支持快速迭代的线上和线下基础设施; 平衡业务和技术的需求,采用合理的方法解决自动驾驶产品中的技术问题。
硕士以上学历,计算机/电子工程等相关方向; 具有良好的深度学习基础,熟悉CNN网络,熟练掌握Caffe/Tensorflow/Pytorch中的一种或更多,具有实际应用的模型调优经验; 有图神经网络模型算法,Transformer算法等开发经验; 具备较好的工程开发能力,熟练掌握C/C++/Python;熟悉CPU/GPU体系架构,Linux环境,CUDA编程等。
在自动驾驶领域有预测研发和工程经验; 熟悉车辆/行人/非机动车等预测算法。
硕士或以上学历,计算机、电子、应用数学等相关方向; 具有良好的深度学习基础,熟悉CNN、Transformer等模型,具有实际应用的模型调优经验; 熟练掌握Python,有良好的编程习惯; 对计算机视觉或三维感知有比较深入的认知和理解。
有工业界检测/分割算法的落地经验; 在计算机视觉或机器人相关领域顶级会议或期刊发表论文; 有单目/多目深度估计、多传感器融合等领域的工作经验; 丰富的C++开发经验。
环境感知中 BEV 算法研发和工程落地,包括但不限于视觉/Lidar 前融合模型、BEV / Occupancy Network 网络等; 探索使用新的深度学习方法来检测周围环境信息和交通参与者信息,提升实时感知模型的能力上限; 点云、图像识别算法的研发和工程落地,包括视觉/Lidar的目标检测、分割,多模态模型,多传感器融合等; 探索通用的点云/图像分割模型,并将其应用于自动驾驶场景,提升模型对不同场景和目标的泛化能力; 建立云端数据自动标注 Pipeline、数据挖掘机制以及难样本分析等工具链持续迭代模型能力; 跟踪并解决下游用户反馈的与Mapping相关问题。
应用数学、计算机视觉、模式识别、机器学习、电子信息、机器人等相关专业的硕士/博士或者同等工作经验; 熟悉当前主流的深度学习算法,精通一个或多个领域算法研究,包括但不限于 目标检测、多任务学习、图神经网络、NLP 等领域; 深入了解数据结构、算法、并行编程、代码优化和大规模数据处理等相关知识;至少精通 C/C++ 或 Python 编程。
有ACM经验者优先; 有BEV模块算法研发经验者优先; 有计算机视觉及模式识别领域顶会(CVPR/ICCV/ECCV/ICML)或顶刊(TPAMI/IJCV/TIP)者优先;有学术比赛成果或实际工程项目经验者优先。
能够接触到自动车业务场景,在真实业务下探索多模态大模型的落地应用; 具备丰富的GPU资源和海量数据,良好的技术氛围和技术牛人。
参与跨模态大模型在自动驾驶产业中的研发落地,如:大模型微调、端到端自动驾驶建模,以及开放场景下的目标检测/识别技术等; 负责优化和提升大模型在自驾中的业务效果,包括:数据质量优化、大模型的封装、推理加速、模型指令微调和策略迭代等,持续提高算法的效率和性能; 探索多模态大模型的前沿领域研究,包括但不限于数据建设、模型压缩、图像/视频内容生成、Scaling Law、RLHF等工作。
计算机科学、人工智能领域,具有扎实的深度学习、计算机视觉/自然语言处理基础; 具有优秀的编程能力,熟悉PyTorch、Tensorflow等深度学习框架,能熟练进行模型研发和测试; 具备1年以上多模态大模型经验,熟悉主流大模型(如CLIP、GLIP、GPT-4V等)的原理、性能表现及其差异,能够根据实际问题改造和优化算法; 具备一定的科研能力,能够承担科研探索工作和先进技术落地推进工作。
有训练过端到端自动驾驶模型的经验; 在设计、训练、评估和部署机器学习模型(尤其是多模态大模型)方面有深刻的理解; 在NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR等会议或期刊上发表过论文; 获得过国际或国内赛事奖项者。
你将参与L4级别的自动驾驶车辆的开发与测试,与前沿技术专家,优秀的行业资源一起合作,可以快速成长和提升; 团队氛围开放透明,鼓励创新,广阔的个人施展空间。
根据项目计划,制定域控制器硬件测试计划,执行硬件测试工作,包括单元测试、系统测试、可靠性试验;协助完成工厂测试的方案制定; 根据测试输入,编写各个功能域和整车运行场景的测试用例,推动测试用例评审、测试实施,搭建测试环境,对测试过程中发现的问题进行推进和管理; 定期总结测试进度和测试报告,识别测试风险并及时预警; 负责对自动配送车运营过程中发生的控制器问题进行跟踪、管控、阶段性汇总、风险预警,推动设计整改,进行回归验证,不断提升运营支持效率。
从事汽车电气功能测试工作3年及以上工作经验,至少参与过2个域控制器硬件测试项目; 熟悉整车电气各子系统功能逻辑定义,具备域控制器测试的规划,测试用例和测试报告的编写; 熟悉域控制器架构,熟悉CAN/LIN/车载以太网等基础知识,熟练CAN总线测试工具、示波器等常用问题排查设备; 熟悉高低温/跌落/振动等可靠性测试,熟悉静电/浪涌等测试,了解各种车载标准 具备较好的沟通协调能力和组织协调能力,工作细致,具备较强适应能力。
负责开发电池BMS相关算法及应用层策略,如SOX(SOC,SOH,SOP,SOE)、电池内阻计算、均衡等,建模仿真,软件开发,测试验证和软件集成; 负责BMS 软件架构、热失控预警等核心算法研究和行业技术对标; 负责云端BMS算法开发,包括寿命预测、安全预警、针对用电行为分析等; 负责制定并执行算法软件MIL、SIL测试计划,输出单元测试报告; 负责完成相关设计文档,实验报告,测试标准规范等技术文件的编写; 负责BMS软件的功能安全分析与软件设计,执行软件功能安全测试。
车辆工程、新能源、电化学(锂离子电池)、控制工程、电力电子等相关专业本科及以上学历; 精通电池等效电路模型、掌握MBD开发方式,熟练使用软件开发工具,如Simulink,熟练掌握Python、C、CANOE、CANAPE等开发工具链; 有5年以上BMS软件算法开发工作经验, 牵头1个及以上BMS量产开发项目; 了解锂电池特性,熟练掌握锂电池SOX算法; 熟悉软件测试方法,包括单元测试,集成测试等。
熟悉BMS软硬件系统方案,了解BMS硬件选型的基本原理; 熟悉BMS及电池测试方案,能够主导测试验证。
负责与整车三电系统架构、Pack及BMS内部、以及云端数据应用进行需求沟通,实现BMS软硬件需求分解; 制定BMS系统需求,编写BMS系统需求文档SOR; 制定BMS系统架构设计,与软硬件紧密配合,设计系统方案,分解软硬件需求; 制定系统需求验收标准,评审BMS系统集成测试和系统需求测试用例; 制定BMS开发计划,功能实现计划,管控供应商与内部开发节点; BMS供应商对接、管理,与供应商沟通对接系统需求与设计方案,评审供应商设计方案; 组织进行系统FMEA分析,主导实车、Pack和BMS台架问题解决。
电化学、材料、机械电子、计算机、车辆等相关专业本科及以上学历; 有5年以上BMS相关工作经验,完成2个以上BMS量产开发项目; 有BMS硬件或软件开发或者项目管理经验; 熟悉电池测试标定方法、对电池SOC/SOH/SOP/SOE算法有深刻的理解; 熟悉汽车动力系统的工作原理及工作特性,了解汽车配电基本原理和ECU电控单元的基本逻辑,熟悉CAN总线及协议; 熟悉BMS主要功能、功能实现逻辑及主要的失效原因,能够主导BMS相关问题的分析解决; 熟练应用Vector等开发及标定工具、AUTOSAR开发工具; 对BMS控制器等行业发展现状、创新技术方案、未来发展趋势走向及供应商信息有深入的了解。
4个以上完整电池系统项目开发经验; 精通SOX算法及软件开发; 熟悉电池大数据挖掘和云端功能开发优先。
负责车型性能策划、定义及管理工作; 负责制定车辆性能目标(VTS),组织各专业对整车性能目标进行分解(SSTS)和目标达成评估; 组织各专业编制专项性能开发方案,组织编制整车性能验证计划(DVP); 各阶段整车性能目标达成状态管控,识别性能风险项,推动整车性能相关问题解决; 负责整车性能目标验收、性能改进和提升; 负责研发过程和全生命周期内的车辆性能问题闭环管理; 负责市面上同类车型、热点车型的信息收集和对标分析。
熟悉整车性能开发流程,参与过至少2个完整的电动车型开发工作; 熟悉汽车标准体系,对整车各项性能都有一定了解,负责过至少一项车辆性能开发工作(碰撞安全优先); 毕业于汽车、机械、电气、电子或力学等相关专业,具有5年以上整车性能集成工作经验; 具有一定的车辆数据分析能力,熟练掌握至少1种专业数据分析软件; 善于交流与沟通,具有良好的团队合作意识和沟通协调能力。
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