无人车业务部-自动驾驶决策规划算法工程师（Machine Learning Planner方向）

软硬件服务-无人车业务部 算法研发与迭代： 负责基于深度学习/强化学习（Deep Learning / Reinforcement Learning）的自动驾驶决策规划算法研发，探索数据驱动（Data-driven）的下一代规划算法落地。 复杂场景攻坚： 结合海量人类优质驾驶数据，设计并训练基于数据驱动的轨迹规划或端到端网络，解决城市复杂场景下的交互博弈难题（如无保护左转、行人交互、拥堵加塞等），实现更加安全、高效、拟人的行驶策略。 数据闭环建设： 参与搭建高效的数据闭环链路，包括高价值场景数据的挖掘、清洗、自动化标注，以及模型离线/在线评测系统的开发（Closed-loop Simulation）。 车端工程部署： 负责模型在车端计算平台的轻量化设计与C++工程落地，攻克模型推理延迟，确保算法的安全、实时与稳定。 专业背景： 计算机、自动化、机器人、人工智能等相关专业本科及以上学历。 工程基础： 扎实的工程经验和计算机基础，精通 C++ 与 Python，熟悉常用的数据结构、算法及复杂度分析，具备优秀的工程代码实现能力。 AI 技术栈： 熟练掌握 PyTorch 等主流深度学习框架。熟悉模仿学习（Imitation Learning）、强化学习（RL）、序列建模（如Transformer）、轨迹预测等相关算法。 软性素质： 良好的英语文献阅读能力，对前沿技术有强烈的探索欲；在工作中强调思考，尊重事实和逻辑；具备优秀的沟通表达和团队协作能力。