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该岗位主要研究智能驾驶端到端规划模型,围绕数据、神经网络结构、特征表达与训练策略开展研究,结合训练和推理结果分析问题,并通过对比实验验证改进效果。
佑驾创新27届校招新增「规划模型算法工程师」岗位,主要研究智能驾驶端到端规划模型的设计、训练与优化。
参与智能驾驶端到端规划模型的设计、训练与优化
在实车环境下验证模型效果
研究如何提升模型在不同驾驶场景中的规划效果
围绕数据、神经网络结构、特征表达与训练策略开展研究
结合训练和推理结果分析问题,通过对比实验验证改进效果
复现结果与预期有差距时,想找到原因
调整之后效果提升了,也想弄清是哪一步起了作用
在课题、毕设或实习中,习惯用对比实验检验自己的想法
具备扎实的深度学习、机器学习基础
有端到端模型训练或相关深度学习模型研发经验
参与过模型设计、实现或训练优化
围绕自动驾驶决策与运动规划,研究如何将驾驶要求转化为规划目标与约束
在模型给出粗解的情况下,运用采样、图搜索、优化等方法设计并实现相应算法,进行轨迹迭代
通过实验与仿真检验方案,分析规划结果,持续改进求解方法
做运动规划或轨迹优化课题时,喜欢比较不同方法
把推导中的思路写成代码后,如果仿真结果与预期不同,会想继续查清问题
具备扎实的数学与编程基础
熟悉决策规划、运动规划或轨迹优化相关方法
具有三维规划及相关算法项目经验
| 岗位 | 侧重点 |
|---|---|
| 规划模型算法工程师 | 更关注模型为什么在这类场景中表现不佳,尝试通过改进模型设计与训练方案,让输出的轨迹更平稳。 |
| 规划算法工程师 | 更关注初始解、规划目标和约束是否合理,尝试调整搜索或优化方法,求解出更平稳和安全的轨迹。 |
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
参与智能驾驶端到端规划模型的设计、训练与优化,在实车环境下验证模型效果,研究提升不同驾驶场景中的规划效果。
围绕自动驾驶决策与运动规划,研究将驾驶要求转化为规划目标与约束,运用采样、图搜索、优化等方法设计并实现算法,进行轨迹迭代。
## 📝 投递方式
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简历中重点展示端到端模型训练、深度学习模型研发或模型设计优化相关项目经历,体现对比实验和问题分析能力。
面试可能围绕神经网络结构、特征表达、训练策略及实车验证中的问题排查展开,建议提前梳理项目中的技术决策与实验对比。
可通过官网校园招聘专题页面投递,也可寻找竹厂校友、校园大使或社交媒体、校园社群的内推机会。
该岗位参与智能驾驶端到端规划模型的设计、训练与优化,并在实车环境下验证模型效果。日常工作围绕数据、神经网络结构、特征表达与训练策略开展研究,结合训练和推理结果分析问题,再通过对比实验验证改进效果。适合对模型训练和优化有浓厚兴趣的同学。
需要具备扎实的深度学习、机器学习基础,有端到端模型训练或相关深度学习模型研发经验,参与过模型设计、实现或训练优化。此外,在课题、毕设或实习中习惯用对比实验检验想法、能主动排查复现差距原因的同学更具优势。
规划模型算法工程师更关注模型为什么在特定场景中表现不佳,尝试通过改进模型设计与训练方案让输出轨迹更平稳。规划算法工程师更关注初始解、规划目标和约束是否合理,尝试调整搜索或优化方法求解更平稳安全的轨迹。两者侧重点不同,可根据自己的项目经历和兴趣选择。
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