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崗位職責

1. 主導從多模態傳感器輸入(攝像頭/lidar/毫米波等)到車輛控制指令輸出的全鏈路算法開發,構建端到端自動駕駛模型.

2. 探索基于transformer、diffusion model等架構的感知-決策-控制一體化方案,解決長尾場景泛化問題.

3. 設計數據驅動的訓練框架,開發自動化數據挖掘工具(如針對corner case的主動學習策略)

4. 主導模型輕量化與車規級部署,優化模型在嵌入式平臺(如nvidia orin、地平線j5)的實時性.

5. 探索世界模型(world model)、神經符號系統(neural-symbolic)等技術在自動駕駛中的應用

6. 推動大語言模型(llm)與自動駕駛決策系統的深度融合,提升復雜場景理解能力.



任職要求

1. 有端到端模型開發經驗,如多任務訓練框架、離線強化學習等?.

2. 熟悉bev transformer、視覺slam、多傳感器融合等前沿技術.

3. 具備機器學習、深度學習理論基礎,熟悉自動駕駛技術鏈(感知-預測-規劃)?.

4. 在cvpr/eccv/neurips等頂會發表一作論文,或算法競賽(如acm、noi)獲獎者優先.

5. 碩士以上學歷,計算機/機器人/數學相關專業,2年以上自動駕駛算法研發經驗

6. 精通pytorch框架及模型部署工具鏈(tensorrt、onnx等),有量產項目經驗者優先

7. 熟悉自動駕駛開源框架(如autoware、apollo),具備完整系統開發認知.

8. 掌握bev、occupancy network等新一代感知范式,熟悉nuscenes、waymo等數據集

9. 深入理解車輛動力學模型,具備控制算法(mpc、lqr)與強化學習的融合開發經驗