PNC端到端算法工程师

【职位描述】
我们正在寻找在自动驾驶规划与控制（PNC）端到端算法领域经验丰富的算法工程师，该职位将负责设计、开发和优化端到端的自动驾驶决策规划控制模型，为自动驾驶系统提供关键技术支撑和产业化落地。

【岗位职责】
1. 负责端到端自动驾驶PNC模型的架构设计、算法优化与工程实现，提升决策精度与系统鲁棒性。
2. 主导多模态融合、轨迹预测、行为规划等核心算法的研发与产业化落地。
3. 跟踪并引领行业前沿技术发展，提出创新性技术方案和改进策略。
4. 负责算法的仿真测试、闭环验证及量产部署工作。
5. 指导团队技术攻关，参与技术标准制定和专利申请。
6. 与产品、硬件、测试等团队协作，确保算法在实车环境下的稳定性和可靠性。

【岗位要求】
1. 计算机、电子工程、自动化、控制工程、数学等相关专业本科及以上学历。
2. 3年以上自动驾驶算法开发经验，在规划控制或端到端算法领域有深入研究。
3. 精通Python、C++编程语言，熟练掌握深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等）。
4. 具备扎实的数学基础，深入理解控制理论、路径规划、运动学、动力学等算法原理。
5. 具备优秀的工程实践能力和系统设计思维。
6. 具有较强的技术领导力、学习能力和创新能力。
7. 具有优秀的团队协作能力和跨部门沟通能力。

【技术要求】
核心技术能力

• 端到端模型经验：深入了解并有实际项目经验，包括但不限于 UniAD、VAD、PlanT、ST-P3、InterFuser 等端到端自动驾驶模型方案。
• 多模态感知：具备摄像头、激光雷达、IMU、GPS等多传感器融合算法开发经验。
• 仿真平台：熟练使用CARLA、AirSim等自动驾驶仿真平台进行算法验证。
• 前沿技术：掌握Transformer、BEV感知、Query-based方法等前沿技术。
• 强化学习：了解强化学习、模仿学习在自动驾驶中的应用与实现。

学术成果

• 在CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS等顶级会议发表相关论文者优先。
• 拥有自动驾驶相关技术专利者优先。
• 参与开源项目或有技术影响力者优先。

【优先考虑】
1. 5年以上相关工作经验，有自动驾驶产品量产经验优先。
2. 有技术团队管理经验者优先。