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1、车辆、计算机、自动化、机器学习、人工智能、机器人、应用数学等相关专业硕士及以上学历；2、具备扎实的数学基础（最优化、概率统计、矩阵论等）和算法功底，熟练使用Python，了解C/C++，有良好的数据结构与算法基础；3、熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等），具备多机多卡大规模分布式训练经验，有端到端模型或大模型相关项目经历；4、对深度学习经典方法与最新进展有系统性理解，在以下任一方向有深入研究：•端到端自动驾驶/端到端规划•深度强化学习（基于人类反馈的强化学习、近端策略优化、软演员-评论家算法、DreamerV3等）•模仿学习/离线强化学习•基于图像或视频的强化学习与表征学习•世界模型/扩散模型/视觉-语言-动作模型在决策规划中的应用•预测、决策与路径规划5、在计算机视觉与模式识别大会、神经信息处理系统大会、机器人学习大会、国际机器学习大会等顶级会议或期刊以第一作者发表过高水平论文者优先；6、熟悉自动驾驶仿真工具链（CARLA、nuPlan、Waymax等），掌握场景生成、场景挖掘与闭环测试方法者优先；7、具有端到端规划、基于人类反馈的强化学习、模仿学习、基于图像的强化学习等研究经历者优先；8、有较强的工程实现能力，能够将研究成果转化为可迭代、可部署的算法模块者优先；9、具备良好的英文文献阅读与写作能力，有独立科研能力、创新思维与团队协作精神。
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