1.根據實際項目需要，制定2D視覺數據標注規范，并在后續根據需要對標注規范進行更新和優化; 2.根據實際項目需要進行視覺通用2D障礙物檢測算法的研發或基于已有框架進行定制化開發，使最終的評價指標達到項目要求 3.根據實際項目需求進行視覺2D紅綠燈檢測算法的研發或基于已有框架進行定制化開發，使最終的評價指標達到項目要求; 4.根據實際項目需求進行視覺2D車道線檢測算法的研發或基于已有框架進行定制化開發，使最終的評價指標達到項目要求 5.根據實際項目需要，對相機內外參進行標定，并使標定結果滿足實際使用； 6、模型本身算法調優(可復現的系統分析文檔:包括算法設計原理算法設計原因、算法設計整體架構)； 7、算法設計優化(算子改寫和優化，設計符合項目需求的算子用于解決模型性能提優)；算法框架編寫和優化(25年10月份之前做完)

任職要求：

1.熟練掌握PyTorch深度學習框架和人工智能的數學基本原理, 2.熟練掌握Python3基礎語法，熟練掌握Python3 編程，使用Python3和PyTorch獨立開發過深度學習框架或基于開源框架做過定制開發; 3.熟練掌握YOLO系列 (不低于YoLOv5的版本)或RT-DETR系列或ResNET系列算法的基本原理，能基于YOLO系列或RT-DETR系列或ResNET系列算法進行定制化開發以滿足我們的實際項目需要; 4.掌握視覺2D通用障礙物檢測的基本原理，并能根據實際項目需要制定數據標注規范，能結合算法檢測結果對數據集、數據標注規范進行分析和優化;5.掌握相機內外參標定法和標定的基本原理，能根據實際的項目需要，進行相機的內外參標定，并使標定結果能滿足實際項目需要