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1. 基于多源环境信息(包括车道线、道路边界、车流动态、交通标志、信号灯、轻量化地图及SD导航数据等),对存在部分缺失或误差的感知输入进行智能认知与推理,构建稳定、准确、适配决策规划的统一环境模型; 2. 负责端到端环境认知/推理算法、导航推理算法的前沿技术调研,在现有框架内实现创新性算法方案落地; 3. 设计并开发标准化测试用例,构建自动化测试用例库; 4. 通过路测数据深度分析,持续迭代优化算法性能。
加分项: 1. 精通PyTorch/TensorFlow框架,熟练掌握BevFormer、VAD、UniAD、DriveVLM、Maptr等主流端到端自动驾驶算法,具备独立完成Transformer模型训练与调优的能力; 2. 熟悉主流的sd routing引导算法; 3. 熟悉主流的环境/场景认知算法; 4. 熟悉主流的自动驾驶路网搜索和匹配算法(如A*, KM, VF2, MCS等);
1. 本科及以上学历,计算机、软件工程、自动化、车辆工程、机器人等相关专业; 2. 熟练掌握c++或python,熟悉常用的数据结构和设计模式,熟悉Linux和中间件等开发环境,工程能力强,有软件优化经验; 3. 拥有自动驾驶相关项目实际落地经验; 4. 具备出色的跨团队沟通能力和高度的责任心。



