美团自动配送车2024春季招聘 | 社招专场

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！

1. 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；
2. 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；
3. 切实解决行业内的痛点问题，推动行业的创新。

1. 设计开发部署先进的的机器学习模型；
2. 设计开发通用性强，支持快速迭代的线上和线下基础设施；
3. 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。

1. 硕士以上学历，计算机/电子工程等相关方向；
2. 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；
3. 有图神经网络模型算法，Transformer算法等开发经验；
4. 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。

1. 在自动驾驶领域有预测研发和工程经验；
2. 熟悉车辆/行人/非机动车等预测算法。

1. 硕士或以上学历，计算机、电子、应用数学等相关方向；
2. 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；
3. 熟练掌握Python，有良好的编程习惯；
4. 对计算机视觉或三维感知有比较深入的认知和理解。

1. 有工业界检测/分割算法的落地经验；
2. 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；
3. 有单目/多目深度估计、多传感器融合等领域的工作经验；
4. 丰富的C++开发经验。

1. 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；
2. 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；
3. 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；
4. 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；
5. 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；
6. 跟踪并解决下游用户反馈的与Mapping相关问题。

1. 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；
2. 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；
3. 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。

1. 有ACM经验者优先；
2. 有BEV模块算法研发经验者优先；
3. 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。

1. 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；
2. 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。

1. 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；
2. 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；
3. 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。

1. 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；
2. 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；
3. 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；
4. 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。

1. 有训练过端到端自动驾驶模型的经验；
2. 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；
3. 在NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR等会议或期刊上发表过论文；
4. 获得过国际或国内赛事奖项者。

1. 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；
2. 团队氛围开放透明，鼓励创新，广阔的个人施展空间。

1. 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；
2. 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；
3. 定期总结测试进度和测试报告，识别测试风险并及时预警；
4. 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。

1. 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；
2. 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；
3. 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；
4. 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
5. 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。

1. 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；
2. 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；
3. 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；
4. 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；
5. 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；
6. 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。

1. 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；
2. 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；
3. 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；
4. 了解锂电池特性，熟练掌握锂电池SOX算法；
5. 熟悉软件测试方法，包括单元测试，集成测试等。

1. 熟悉BMS软硬件系统方案，了解BMS硬件选型的基本原理；
2. 熟悉BMS及电池测试方案，能够主导测试验证。

1. 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；
2. 制定BMS系统需求，编写BMS系统需求文档SOR；
3. 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；
4. 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；
5. 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；
6. 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；
7. 组织进行系统FMEA分析，主导实车、Pack和BMS台架问题解决。

1. 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；
2. 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；
3. 有BMS硬件或软件开发或者项目管理经验；
4. 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；
5. 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；
6. 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；
7. 熟练应用Vector等开发及标定工具、AUTOSAR开发工具；
8. 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。

1. 4个以上完整电池系统项目开发经验；
2. 精通SOX算法及软件开发；
3. 熟悉电池大数据挖掘和云端功能开发优先。

1. 负责车型性能策划、定义及管理工作；
2. 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；
3. 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）；
4. 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；
5. 负责整车性能目标验收、性能改进和提升；
6. 负责研发过程和全生命周期内的车辆性能问题闭环管理；
7. 负责市面上同类车型、热点车型的信息收集和对标分析。

1. 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；
2. 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）；
3. 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；
4. 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；
5. 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。