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職責描述： 1. 協(xié)助研發(fā)基于強化學習（RL）或模仿學習（IL）的自動駕駛決策規(guī)劃算法，解決復雜交通場景下的車輛行為決策與運動規(guī)劃問題； 2. 參與構建和優(yōu)化用于訓練決策模型的數據處理流程，包括特征工程、場景提取、獎勵函數設計及大規(guī)模數據集處理； 3. 負責或參與相關算法的仿真測試、實車調試、性能評估與迭代優(yōu)化，推動算法在真實環(huán)境中的性能提升和落地； 4. 跟蹤并調研強化學習、模仿學習、行為預測等領域的國際前沿動態(tài)與最新研究成果（如頂會論文CVPR, ICRA, NeurIPS, ICML等），并嘗試將其應用于實際項目； 5. 協(xié)助端到端自動駕駛大模型或相關子模塊的研發(fā)與優(yōu)化工作。 任職要求： 1、專業(yè)背景?： ? 要求?計算機科學、人工智能、自動化、控制理論與控制工程、電子工程、車輛工程或相關專業(yè)??的碩士及以上在校生，也接受非常優(yōu)秀的本科生。 2、項目經歷?： ? 有?機器學習/深度學習/強化學習??方面的研究或項目經驗，熟悉相關算法和框架； ? 有?自動駕駛、機器人、無人機??等領域的決策、規(guī)劃、控制或預測相關項目經驗、競賽經驗或學術研究經歷者優(yōu)先； ? 在?人工智能領域的會議或期刊（如CVPR, ICLR, NeurIPS, ICML, ICRA, IROS等）上有論文發(fā)表者優(yōu)先??。 3、編程能力?： ? 熟練掌握Python?，并至少熟悉一種主流的深度學習框架（如??PyTorch??或TensorFlow），具備良好的算法實現(xiàn)能力； ? 通常要求具備?C ?? 編程能力，用于算法的集成、部署或性能優(yōu)化； ? 熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，要求了解ROS等機器人系統(tǒng)框架。 5、算法基礎?： ? 扎實的數學基礎?：熟練掌握線性代數、概率論、數理統(tǒng)計、優(yōu)化理論等機器學習相關數學工具； ? 熟悉機器學習/深度學習算法?：深入了解常見的深度學習/強化學習算法； ? 熟悉強化學習/模仿學習?：對強化學習（如DQN, PPO, SAC, DDPG）或模仿學習（如GAIL）有研究或實踐經驗者優(yōu)先； ? 了解自動駕駛相關算法?：對軌跡預測（如VectorNet, LaneGCN, TNT）、行為決策、路徑規(guī)劃等有一定了解者優(yōu)先。 6、工程能力：