职位描述
岗位职责：
1、参与端到端自动驾驶数据管道建设，结合实车数据和仿真数据生成端到端模型训练数据；
2、设计并实现基于深度学习的端到端自动驾驶模型，结合矿山场景特点优化模型性能；
3、跟踪端到端自动驾驶领域的最新研究进展，结合矿山业务需求探索先进的算法解决方案；
4、与工程团队及其他模块合作，完成算法的落地部署和性能调优。
任职要求：
1、计算机、自动化、电子工程、人工智能、机器人等相关专业博士学历或博士在读；
2、具备深度学习、强化学习等相关理论基础，掌握常用深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）；
3、熟悉自动驾驶感知、预测、决策、规划、控制中的至少两个模块，具备端到端模型设计和训练经验、或有结合语言模型的自动驾驶算法设计经验者优先；
4、熟悉 C++/Python 编程，具备良好的代码能力和算法优化能力；
5、具备较强的问题分析能力、工程实践能力、沟通能力、团队协作能力；
6、热爱技术创新，有不断追求技术进步的热情。
加分项：
1、有端到端自动驾驶相关高水平顶会论文发表（如 NeurIPS、CVPR 、IROS、ICRA等）或有相关国际比赛（如Nuplan）经验；
2、熟悉机器人操作系统（ROS/ROS2）、自动驾驶开源平台（如 Apollo、Autoware）；
3、有矿山、港口、工程机械等非公路场景无人驾驶项目经验。
通过实习你将获得什么：
1、有竞争力的实习薪资；
2、获得在真实场景落地端到端自动驾驶系统的工作经验；
3、实习工作内容脱敏后可以投稿相关会议或期刊；
4、可以优先获得正式岗位offer。
职位类别:计算机软、硬件/互联网/IT
专业要求:理学,工学