智驾端到端负责人

负责自动驾驶预测，规划与控制（Planning & Control）算法团队的建设与管理，制定技术路线和开发计划； 指导团队成员完成算法研发、调试与优化，提升团队技术能力和交付效率。 主导自动驾驶规控核心算法的设计与开发，包括但不限于：行为预测 （多目标行为预测， 意图识别等），行为决策（博弈决策、场景化策略），路径规划（全局/局部路径生成、动态避障），运动控制（横向/纵向控制、舒适性优化）。 解决复杂场景（拥堵、匝道、无保护左转等）下的规控难题，确保安全性和舒适性。 推动算法在量产项目中的工程化落地，与感知、定位、仿真等团队协作完成系统集成； 参与实车测试与问题排查，优化算法性能指标。 跟踪行业最新技术，推动技术创新和专利布局

硕士及以上学历，计算机、自动化、车辆工程等相关专业； 8年以上自动驾驶规控算法经验，2年以上团队管理经验，有量产项目交付案例优先。 精通规划控制算法（如A 、RRT 、MPC、LQR、PID等），熟悉Apollo、Autoware等开源框架； 熟练掌握C++/Python，熟悉Linux/ROS开发环境，具备高性能代码优化能力； 熟悉自动驾驶系统架构，了解感知、预测、高精地图等模块的交互逻辑。 强烈的责任心和抗压能力，能主导跨团队协作； 优秀的逻辑思维和问题解决能力，对技术细节有极致追求。 有L3/L4级自动驾驶量产项目经验； 端到端感知负责人 岗位描述： 负责端到端模型研发，包括但不限于：端到端数据生产、模型预训练、多任务调优、数据闭环优化、端侧性能优化等。 负责基础大模型的自监督训练和生成式算法模型的开发，最大程度吸收海量场景信息，致力于解决实际应用中的长尾问题。 负责learning based 路径规划模型开发、感知模型开发、世界模型开发、VLM/VLA，熟练掌握VADv2、UniAD、DriveVLM、DriveMM、QwenVL2.5等算法。 负责大规模自动驾驶数据集的处理、标注及管理，优化大模型以提升自动驾驶系统的性能。 持续关注并跟踪自动驾驶及人工智能领域的最新技术进展，进行技术调研及新技术的原型验证。 负责本部门人才培养与人员梯队建设，负责团队技术能力、工作机制及流程等建设； 职位要求： 具有应用数学、计算机视觉、模式识别、机器学习、电子信息、机器人等相关领域的硕士或博士学位，或在上述领域有同等工作经验。 优先考虑有训练多模态大模型解决复杂问题或具备强化学习实践经验的候选人。 有自动驾驶或机器人领域的工程经验者优先，特别是在感知、预测、规划控制等方面。 需精通数据结构、算法设计、并行编程、代码优化和大规模数据处理，对C/C++或Python中的一种有深入掌握，参与过ACM竞赛的应聘者加分。 拥有计算机视觉及模式识别领域顶级会议（如CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS） 或顶级期刊（如TPAMI、IJCV、TIP）论文发表者优先。亦优先考虑有顶级学术比赛成绩或实际工程项目经验者