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    PnC算法工程师

    PnC算法工程师

    职位月薪:面议

    PnC算法工程师

    职位月薪: 面议

    • 岗位类别:
    • 招聘类型: 全职
    • 工作经验: 10年以上
    • 工作地点: 上海市
    • 学历要求: 本科
    • 招聘人数: 1人
      福利待遇:
    • 五险一金
    • 优质平台
    • 法定节假日休息
    • 年终奖

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    职位描述

    岗位职责: 【岗位职责】 1. 参与 L4 级自动驾驶系统中规划与控制(Planning & Control)算法的研发,支持无人车产品迭代与运营; 2. 面向城市、高速、末端非结构化场景,参与规控算法的研发,了解基于概率建模的交互算法与基于数据驱动的 e2e 模型; 3. 在资深 mentor 带领下,参与轨迹规划、速度规划、动态避障、车辆运动控制等核心模块的实现,并接触全局路径规划、局部轨迹生成与局部地图维护; 4. 跟踪前沿技术(MCTS、RACP、Zero-order Optimization、AR、Diffusion、RL post-train 等),参与技术调研与预研探索。成长为能独立负责规划与控制核心模块的 PnC 算法工程师,参与 L4 级无人车规控算法的研发与落地。 任职要求: 【任职要求】 1. 本科及以上学历,C9/985 优先,硕士/博士优先;计算机、自动化、车辆工程、控制工程、数学等相关专业; 2. 熟悉 C++/C 或 Python,扎实的算法和数据结构知识,具备 Linux 环境下算法开发与调试经验; 3. 熟悉基本控制方法(PID、MPC、LQR、模糊、最优控制等);熟练掌握 Hybrid A* 算法,熟悉与 A*、D*、RRT 等的差异; 4. 精通搜索算法与优化方法(非线性优化、二次规划、凸优化),能结合两者设计规划方案; 5. 优秀的数学能力,熟悉车辆运动学/动力学模型、动态系统建模,有车辆动力学建模与仿真经验; 6. 对 Planning 业务有理解,熟悉 AR、Diffusion 等模型架构,了解 IL 与 RL 的分工与各自任务目标,能将 e2e 模型应用到 Planning 场景。【加分项】 1. 有 ACM 等算法竞赛经验; 2. 有顶会论文(一作)发表经验; 3. 有自动驾驶系统、ADAS 系统控制算法开发经验; 4. 有 leadboard 打榜经验并取得优异成绩; 5. 具备利用 Agent 完成独立工程的能力,熟悉与各种 Agent 的合作范式。

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    岗位职责: 【岗位职责】 1. 参与 L4 级自动驾驶系统中规划与控制(Planning & Control)算法的研发,支持无人车产品迭代与运营; 2. 面向城市、高速、末端非结构化场景,参与规控算法的研发,了解基于概率建模的交互算法与基于数据驱动的 e2e 模型; 3. 在资深 mentor 带领下,参与轨迹规划、速度规划、动态避障、车辆运动控制等核心模块的实现,并接触全局路径规划、局部轨迹生成与局部地图维护; 4. 跟踪前沿技术(MCTS、RACP、Zero-order Optimization、AR、Diffusion、RL post-train 等),参与技术调研与预研探索。成长为能独立负责规划与控制核心模块的 PnC 算法工程师,参与 L4 级无人车规控算法的研发与落地。 任职要求: 【任职要求】 1. 本科及以上学历,C9/985 优先,硕士/博士优先;计算机、自动化、车辆工程、控制工程、数学等相关专业; 2. 熟悉 C++/C 或 Python,扎实的算法和数据结构知识,具备 Linux 环境下算法开发与调试经验; 3. 熟悉基本控制方法(PID、MPC、LQR、模糊、最优控制等);熟练掌握 Hybrid A* 算法,熟悉与 A*、D*、RRT 等的差异; 4. 精通搜索算法与优化方法(非线性优化、二次规划、凸优化),能结合两者设计规划方案; 5. 优秀的数学能力,熟悉车辆运动学/动力学模型、动态系统建模,有车辆动力学建模与仿真经验; 6. 对 Planning 业务有理解,熟悉 AR、Diffusion 等模型架构,了解 IL 与 RL 的分工与各自任务目标,能将 e2e 模型应用到 Planning 场景。【加分项】 1. 有 ACM 等算法竞赛经验; 2. 有顶会论文(一作)发表经验; 3. 有自动驾驶系统、ADAS 系统控制算法开发经验; 4. 有 leadboard 打榜经验并取得优异成绩; 5. 具备利用 Agent 完成独立工程的能力,熟悉与各种 Agent 的合作范式。

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