C/C ++
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算法开发全职 · 500/日 · 10875/月信用正常
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个人介绍
我是一名自动驾驶算法开发人员，负责软件算法开发。
主要进行自动驾驶传感器融合的算法开发与优化, 提高现有的软件性能并拓展新性能；协助开发新的机器学习算法。此外还进行了高级辅助驾驶系统的软件工具开发。
我喜欢不断地获得新知识和持续学习，接受并尝试新的想法。我喜欢更深入地研究问题，并进一步优化和改进它们。除了我的专业能力外，我还具有很强的适应能力和灵活性、学习与分析能力和时间管理能力。独立，可靠和团队协作使我能够很好地适应工作。
工作经历
2018-08-01 -至今大众集团算法开发
自动驾驶算法开发人员，负责软件算法开发。 工作职责： • 点云融合：实现地面提取，聚类，速度预测，动态目标提取。 - 使用C++进行编程 - 使用ADTF，Visual Studio • Road Graph：在十字路口，基于地图信息和可能存在的交通信号灯实现实时的静态和动态通行权控制。 - 使用C++进行编程 - 使用ADTF，Visual Studio • 仿真：开发激光雷达模型；生成用于机器学习的仿真数据集，包括RGB图像，语义分割，实例分割，边界框，带有位置、语义标签、实例和强度信息的3D点云。 - 使用C++，Python进行编程 - 使用Linux，Visual Studio Code，Carla，Unreal Engine • 机器学习：使用条件对抗网络进行语义分割到街景图像的迁移；使用神经网络确定图像中的车辆方向。 - 使用Python进行编程 - 使用Linux，PyCharm，Tensorflow，Keras 此外我还从事高级辅助驾驶系统软件工具开发： • GUI用户界面开发：为了方便功能开发阶段对于数据库数据的使用和编辑，开发了相应的图形用户界面。 - 使用Py
教育经历
2015-04-01 - 2018-06-30汉诺威大学机械工程硕士
• 专业方向: 设计与开发 • 成绩: 1.7 （91/100） • 毕业论文：开发软件以实现使用两个ToF相机监测机械装配流程 （教授：Prof. Dr.-Ing. Annika Raatz） - 使用C#编程 - 使用Microsoft Kinect, Dell Window
技能
作品
开发了仿真环境下的激光雷达模型，实现了生成实例分割的算法，在仿真环境下完成了传感器前融合算法，生成具有位置、时间、语义标签、实例ID及强度的4D点云真值数据集。
02021-01-11 03:42
使用神经网络确定图像中的车辆方向：准备和预处理实验数据，实现了卷积神经网络可视化的算法和用户交互界面，优化神经网络MobileNetV2
02021-01-11 03:42
使用条件对抗网络进行语义分割到街景图像的迁移：pix2pix卷积神经网络的实现和训练、优化，利用已有的语义分割神经网络进行真实数据与神经网络合成数据的对比训练实验。
02021-01-11 03:40
