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职位描述

岗位职责：

1.参与端到端主动安全模型的设计、研发与优化，应用场景包括但不限于AEB、AES、LKA等主动安全功能；

2.参与模型训练所需数据的挖掘、人工/自动化标注、预处理等工作；

3.推动主动安全模型化前沿技术落地，提升主动安全功能在长尾问题场景下的泛化能力与安全性；

岗位要求：

1.车辆、计算机、机器学习、人工智能、机器人等相关专业硕士及以上学历，熟练使用 C/C++/Python，有良好的数据结构和算法基础；

2.熟练掌握至少一种常用的深度学习开源框架，如PyTorch，具备大规模分布式训练（如多机多卡训练）、端到端自动驾驶模型实战项目经验；

3.有扎实的数学基础，对深度学习、强化学习领域的经典方法、最新进展有一定了解；

4.连续实习时间不少于5个月；

满足以下条件者优先：

1.熟悉自动驾驶仿真工具链（如CARLA等），掌握场景生成、场景挖掘与闭环测试方法；

2.具有End2End Planning，Imitation Learning，Image-based Reinforcement Learning等研发经历；

3.有主动安全产品开发经历或有自动驾驶相关的预测、决策、规划算法开发经历；

4.精通深度强化学习算法（PPO、SAC、CQL/IQL等）；

5.有实车模型部署经验；

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1.参与端到端主动安全模型的设计、研发与优化，应用场景包括但不限于AEB、AES、LKA等主动安全功能；

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3.推动主动安全模型化前沿技术落地，提升主动安全功能在长尾问题场景下的泛化能力与安全性；

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1.车辆、计算机、机器学习、人工智能、机器人等相关专业硕士及以上学历，熟练使用 C/C++/Python，有良好的数据结构和算法基础；

2.熟练掌握至少一种常用的深度学习开源框架，如PyTorch，具备大规模分布式训练（如多机多卡训练）、端到端自动驾驶模型实战项目经验；

3.有扎实的数学基础，对深度学习、强化学习领域的经典方法、最新进展有一定了解；

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1.熟悉自动驾驶仿真工具链（如CARLA等），掌握场景生成、场景挖掘与闭环测试方法；

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3.有主动安全产品开发经历或有自动驾驶相关的预测、决策、规划算法开发经历；

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