校招-泊车算法工程师(J18052)

负责端到端自动驾驶感知算法的研发与架构设计，推动下一代感知技术落地；研发基于BEV、Occupancy等技术的端到端感知模型，实现环境感知与预测的联合优化。

负责面向量产的决策规划算法研发、调试与性能优化，确保系统满足功能安全与舒适性要求；主导复杂场景下的行为决策与运动规划算法设计，重点开发高可靠性的规则-优化混合系统。

构建大规模自动驾驶数据集处理流程，设计高效的模型训练与评估方案；基于海量实车路测与仿真数据，进行算法迭代与闭环验证，持续提升算法泛化能力。

优化感知与决策规划模型的部署性能，确保满足车载平台的实时性要求；编写量产相关的技术文档，并支持系统集成与测试团队完成算法落地。

持续跟踪感知、决策规划领域的前沿技术发展，探索新方法、新架构。

计算机、自动化、车辆工程、人工智能等相关专业硕士及以上学历。

熟练掌握Python/C++，扎实的编程基础，熟悉PyTorch等深度学习框架；具备丰富的C++开发与优化经验。

深入理解计算机视觉基础理论，熟悉深度学习在感知领域的应用；同时精通决策规划算法（如状态机、决策树、MDP/POMDP、A*、RRT等），深入掌握时空联合规划、iLQR等算法，并具备实际项目应用经验。

拥有自动驾驶决策规划或感知模块的量产项目经验，熟悉量产开发全流程；有主导或核心开发量产算法模块经验者优先。

具备端到端感知相关项目经验，或BEV、Occupancy、Transformer等技术的实际应用经历；有大规模数据训练与模型部署经验，熟悉自动驾驶多传感器融合技术或传统感知算法基础；具备规则-优化混合系统设计经验，或时空联合规划、iLQR等高级规划算法落地经历。

良好的团队协作和沟通能力，较强的分析与解决问题能力；技术视野开阔，对业界新技术敏感，能自主选型适合的算法解决业务问题。