百度自动驾驶路径规划算法工程师（J92977）

-负责自动驾驶全局路径规划模块的设计与开发，确保系统的高效性和稳定性。 -参与路径规划算法策略的研究与优化，提升自动驾驶系统对复杂场景的适应能力。 -支撑高并发环境下的路径规划请求，确保系统的高可靠性和低延迟。 -对现有系统的不足进行分析并找到目前系统架构瓶颈，改进路径规划引擎算法，提高系统性能

-作为自动驾驶路线规划方向的PM实习生，你将与算法工程师共同定义和优化自动驾驶车辆的“大脑”——路线规划系统 -需求挖掘与分析：​​ 协助产品经理进行用户调研、场景分析，收集和梳理来自内外部（如测试工程师、用户体验团队、真实用户反馈）的需求，并将其转化为清晰的产品需求文档（PRD） -功能定义与设计：​​ 针对具体场景，参与设计路线规划功能的策略和逻辑，例如：动态路径选择、ETA预估准确性提升等 -数据驱动决策：使用数据分析工具，对路线规划算法的表现和用户体验进行量化评估，通过数据发现问题、验证假设，并提出优化方向 -项目协同与跟进：​​ 参与跨部门、多角色的项目协调，协助跟踪项目进度，确保产品功能按时、高质量交付 -竞品与行业研究：​​ 跟踪国内外头部自动驾驶公司在路径规划技术上的最新进展，进行竞品分析，为团队提供有价值的市场洞察

1. 高精&实时地图编译： 1.1. 负责高精&实时地图数据的处理、融合与编译； 1.2. 参与高精&实时地图的数据结构设计与存储方案优化。 2. 算路服务开发： 2.1. 开发并优化自动驾驶车辆的路径规划算法，实现高效的导航与算路服务； 2.2. 针对不同场景（如公开道路，封闭园区）设计定制化的路径规划策略。 3. 性能优化： 3.1. 提升地图编译、算路服务的运行效率，确保低延迟与高可靠性； 3.2. 解决实际应用中的性能瓶颈问题，优化系统资源占用。

自动驾驶中，规划相关团队的工作内容包括设计实现自动驾驶系统的交互建模，决策规划和轨迹生成，安全冗余系统，例如路径规划、决策交互、轨迹生成、安全兜底等，同时也支持各类为全无人车辆设计的产品功能。我们的目标是构建AI算法和安全的算法及软件架构，帮助无人车更加安全、舒适及高效。1、 在智能驾驶应用场景中研发和部署车辆路径规划与控制系统 、路径规划、远程协助系统、部署冗余系统 2、研发机器人相关算法，包括行为预测，交互建模，轨迹搜索生成、路径规划、控制理论、轨迹安全评估、紧急躲避和车辆控制等 3、积极从事规划算法或技术探索创新，共同推动无人驾驶技术的发展与落地 4、与汽车厂商或其他研究机构合作研发智能控制车辆。