关键信息：
1.有端到端模型开发经验，如多任务训练框架、离线强化学习等。
2.熟悉BEV Transformer、视觉SLAM、多传感器融合等前沿技术。
3.具备机器学习、深度学习理论基础，熟悉自动驾驶技术链（感知-预测-规划）。
4.在CVPR/ECCV/NeurIPS等顶会发表一作论文，或算法竞赛（如ACM、NOI）获奖者优先。
5.计算机科学、自动化、电子通信、车辆工程等专业，硕士以上。
岗位职责：
主导从多模态传感器输入（摄像头/LiDAR/毫米波等）到车辆控制指令输出的全链路算法开发，构建端到端自动驾驶模型。
探索基于Transformer、Diffusion Model等架构的感知-决策-控制一体化方案，解决长尾场景泛化问题。
设计数据驱动的训练框架，开发自动化数据挖掘工具（如针对corner case的主动学习策略）；
主导模型轻量化与车规级部署，优化模型在嵌入式平台（如NVIDIA Orin、地平线J5）的实时性。
探索世界模型（World Model）、神经符号系统（Neural-Symbolic）等技术在自动驾驶中的应用；
推动大语言模型（LLM）与自动驾驶决策系统的深度融合，提升复杂场景理解能力。
招聘要求：
硕士以上学历，计算机/机器人/数学相关专业，2年以上自动驾驶算法研发经验；
精通PyTorch框架及模型部署工具链（TensorRT、ONNX等），有量产项目经验者优先；
熟悉自动驾驶开源框架（如Autoware、Apollo），具备完整系统开发认知。
掌握BEV、Occupancy Network等新一代感知范式，熟悉nuScenes、Waymo等数据集；
深入理解车辆动力学模型，具备控制算法（MPC、LQR）与强化学习的融合开发经验；
备注：6月搬到深圳市南山区粤海街道高新区社区科苑南路3156号深圳湾创新科技中心2栋A座