岗位职责：

1. 负责矿山无人驾驶场景下的多层决策->路径规划->控制执行流程设计，统筹惯性导航与决策逻辑，保障行驶安全与效率；

2. 引入预演规划的安全决策与意图推理，支持跟行、混编车流、对向车流场景的兼顾效率与安全；

3. 研究并落地强化学习/深度学习驱动的规划与控制方法，探索端到端规控架构；利用深度Transformer技术优化规控逻辑；

4. 搭建场景案例的规控与控制策略验证体系；结合对向车流、混编、多车协同等场景，构建场景库并实现自动化回归测试；

5. 在港口场景探索端到端规控架构，利用深度Transformer技术提升算法在极端场景（如低能见度、强落渣面、异车障碍）的安全冗余。

职位要求：

1. 本科及以上学历，机械、液压或机电相关专业，3~5年自动驾驶规控算法研发经验；

2. 熟悉强化学习/深度学习在决策规划中的应用（如IRL(DPO)、SAC、PPO、端到端模仿学习、传统网络规划器）；

3. 熟悉车辆运动学、动力学建模，具备轨迹生成与优化能力；

4. 具备大规模场景仿真与算法验证经验，能设计场景库与指标评估体系；

5. 具备跨模块（感知/预测/规控）协同研发能力，有技术团队管理经验者优先；

6. 工程师及以上职称。