端到端轨迹预测算法工程师（2027届-上海）

1. 参与自动驾驶场景下的交通参与者轨迹预测算法研发，包括车辆、行人、骑行者等目标的未来行为与轨迹建模。

2. 协助完成轨迹预测模型的训练、评估与优化，提升预测准确性、鲁棒性与泛化能力。

3. 参与多模态轨迹预测、交互建模、地图信息融合、时空特征建模等方向的算法探索与实现。

4. 负责相关数据处理、特征工程、数据集构建与实验分析，支持模型迭代与效果验证。

5. 跟踪轨迹预测、自动驾驶规划预测、行为预测等领域的前沿论文与开源方案，并进行复现或改进。

6. 协助完成模型部署前的性能分析，包括推理速度、显存占用、稳定性等指标评估。

1. 计算机、人工智能、自动化、车辆工程、机器人、数学等相关专业硕士及以上学历。

2. 熟悉机器学习、深度学习基础知识，了解常见神经网络结构，如 MLP、CNN、RNN/LSTM、Transformer、GNN 等。

3. 熟练使用 Python，熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 等至少一种深度学习框架。

4. 了解自动驾驶预测任务或轨迹预测相关方法，如多模态预测、目标交互建模、地图编码、运动特征建模等。

5. 具备良好的代码能力和工程实践能力，熟悉 Linux 环境、Git 版本管理及常用数据处理工具。

6. 有轨迹预测、行为预测、路径规划、时序建模、图神经网络或 Transformer 相关项目经验者优先。