岗位优势：
薪资可谈，晋升空间大，各项福利待遇好，公司氛围好，有发展前景

岗位职责

1. 主导从多模态传感器输入(摄像头/lidar/毫米波等)到车辆控制指令输出的全链路算法开发,构建端到端自动驾驶模型.

2. 探索基于transformer、diffusion model等架构的感知-决策-控制一体化方案,解决长尾场景泛化问题.

3. 设计数据驱动的训练框架,开发自动化数据挖掘工具(如针对corner case的主动学习策略)

4. 主导模型轻量化与车规级部署,优化模型在嵌入式平台(如nvidia orin、地平线j5)的实时性.

5. 探索世界模型(world model)、神经符号系统(neural-symbolic)等技术在自动驾驶中的应用

6. 推动大语言模型(llm)与自动驾驶决策系统的深度融合,提升复杂场景理解能力.

任职要求

1. 有端到端模型开发经验,如多任务训练框架、离线强化学习等‌.

2. 熟悉bev transformer、视觉slam、多传感器融合等前沿技术.

3. 具备机器学习、深度学习理论基础,熟悉自动驾驶技术链(感知-预测-规划)‌.

4. 在cvpr/eccv/neurips等顶会发表一作论文,或算法竞赛(如acm、noi)获奖者优先.

5. 硕士以上学历,计算机/机器人/数学相关专业,2年以上自动驾驶算法研发经验

6. 精通pytorch框架及模型部署工具链(tensorrt、onnx等),有量产项目经验者优先

7. 熟悉自动驾驶开源框架(如autoware、apollo),具备完整系统开发认知.

8. 掌握bev、occupancy network等新一代感知范式,熟悉nuscenes、waymo等数据集

9. 深入理解车辆动力学模型,具备控制算法(mpc、lqr)与强化学习的融合开发经验