TrackingXC

构建面向自动驾驶的 智能自动标注系统通过融合检测分割与多目标跟踪MOT算法实现视频与点云数据的时序级自动标注与一致性维护聚焦于 Tracking算法的设计与工程落地目标是提升自动标注的时序连贯性精度与自动化水平为感知模型训练提供高质量结构化数据

主要职责

1. 负责视频及点云数据的 多目标跟踪算法MOT / MOTS / 3D-MOT 研发与优化
2. 设计 跨帧 ID 关联遮挡恢复轨迹插补一致性维护 等自动标注核心算法
3. 研究 ReID运动建模Motion Model轨迹融合Track Fusion 等方法提升标注稳定性与连续性
4. 将 Tracking 模块与 Detection / Segmentation 模型输出 融合形成可闭环自动标注方案
5. 构建 Auto-QA自动质检与异常检测 模块实现标注一致性与质量可控
6. 优化推理性能与数据吞吐支持高并发生产部署
7. 与感知仿真数据挖掘团队协作推动自动标注系统的算法标准化与生产落地

Qualifications :

• 硕士及以上学历计算机科学人工智能自动化电子信息等相关专业
• 扎实的 计算机视觉 / 深度学习 / 时序建模 理论基础
• 熟悉主流 Tracking 算法DeepSORTByteTrackBoT-SORTOC-SORTCenterTrackFairMOTTrackEval 等
• 理解 Tracking 与 Detection / Segmentation 联动机制具备完整 pipeline 实践经验
• 良好的工程实现能力与代码规范

加分项Highly Preferred

• 熟悉 3D Tracking / Multi-Sensor FusionCamera LiDAR Radar
• 熟悉主流检测与分割模型YOLO DETR Mask2Former Segment Anything 等
• 具备 自动标注产线 或 数据生产系统 实际参与经验
• 掌握模型推理加速轻量化多GPU并行部署

有学术发表CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS或开源项目贡献经验

Remote Work :

No

Employment Type :

Full-time