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職責(zé)描述： 1. 協(xié)助研發(fā)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）或模仿學(xué)習(xí)（IL）的自動駕駛決策規(guī)劃算法，解決復(fù)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(gòu)建和優(yōu)化用于訓(xùn)練決策模型的數(shù)據(jù)處理流程，包括特征工程、場景提取、獎勵函數(shù)設(shè)計及大規(guī)模數(shù)據(jù)集處理； 3. 負(fù)責(zé)或參與相關(guān)算法的仿真測試、實車調(diào)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(diào)研強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)、行為預(yù)測等領(lǐng)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(yīng)用于實際項目； 5. 協(xié)助端到端自動駕駛大模型或相關(guān)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(jī)科學(xué)、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(guān)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(jīng)歷?： ? 有?機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)??方面的研究或項目經(jīng)驗，熟悉相關(guān)算法和框架； ? 有?自動駕駛、機(jī)器人、無人機(jī)??等領(lǐng)域的決策、規(guī)劃、控制或預(yù)測相關(guān)項目經(jīng)驗、競賽經(jīng)驗或?qū)W術(shù)研究經(jīng)歷者優(yōu)先； ? 在?人工智能領(lǐng)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(xué)習(xí)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(jī)器人系統(tǒng)框架。 5、算法基礎(chǔ)?： ? 扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)?：熟練掌握線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計、優(yōu)化理論等機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)數(shù)學(xué)工具； ? 熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法?：深入了解常見的深度學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法； ? 熟悉強(qiáng)化學(xué)習(xí)/模仿學(xué)習(xí)?：對強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如DQN, PPO, SAC, DDPG）或模仿學(xué)習(xí)（如GAIL）有研究或?qū)嵺`經(jīng)驗者優(yōu)先； ? 了解自動駕駛相關(guān)算法?：對軌跡預(yù)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：