百度端到端仿真研发工程师（J94552）
任职要求
-自动化、计算机科学、电子工程、计算机等相关专业硕士及以上学历 -扎实的数学基础，计算机系统和软件知识，熟练掌握C++、Python编程语言，熟悉主流的深度学习框架 -熟悉自动驾驶仿真前沿技术，对仿真领域面临问题及技术解决方案有较强认知 -较强的逻辑思维…
工作职责
-负责端到端仿真相关的3D场景重建算法与应用，提升动静态场景渲染效率和真实度 -负责仿真智能体算法研发，结合Diffusion Model等技术，实现智能体单点控制及交通流生成，提升真实度 -建设和维护闭环仿真评价体系建设，量化评测标准，反馈模型训练并强化数据驱动认知 -结合具体业务场景（回放型仿真，长尾场景泛化，生成式虚拟路测等），完成算法/工程研发、实现与并推进落地 -提升闭环仿真各系统模块运行效率，减少云端部署和运行成本
1. 参与智能辅助驾驶仿真引擎开发，开发基于数据驱动的高复现、强一致性仿真器，加速智能辅助驾驶算法迭代 2. 参与端到端模型闭环仿真框架设计与开发，加速大模型 / 强化学习算法的训练与评测 3. 与上下游部门密切协作，面向蔚来全平台/全功能方案提供仿真解决方案 4. 调研智能辅助驾驶仿真前沿技术方案，突破现有仿真能力上限
1.参与具身智能仿真平台的架构设计与搭建工作，构建模型训练所需的仿真功能、多样化场景、标准化任务及数据资产。 2.负责设计并优化自动化任务生成系统，基于物理引擎与渲染引擎，构建从任务定义、场景渲染到数据生成的端到端自动化仿真链路。 3.开发高效数据生成工具链体系，融合真实数据集采集、仿真数据合成及开源数据集转换，解决具身智能数据规模匮乏、模态单一问题。 4.设计并实现场景参数随机化生成机制合成海量交互数据；同时搭建分布式并行仿真架构实现大规律数据生成。
1. 参与实车数据及合成数据驱动的硬件在环仿真工具开发，包括3D渲染引擎开发，虚拟交通流构建，Linux内核实时性优化以及各类传感器数据解析和模拟等工作，支持算法性能稳定性验证，加速算法迭代 2. 与上下游配合，结合研发及测试业务团队需求，输出相应仿真解决方案并持续优化仿真效率及置信度 3. 探索新型合成数据方案在硬件在环仿真领域的落地应用，支持系统硬件端到端开环和闭环评测
1. 负责自动驾驶业务功能和算法开发过程中的研发质量问题的发现及根因分析。 2. 识别研发过程中的流程、架构、工程模式等方面的问题或者改进项，提出优化建议和方案，推动研发流程和工程模式的不断完善和创新，正向提升研发质量。 3. 参与智驾系统硬件开发评审，把控设计方案、测试报告及交付物质量。 4. 推动将代码质量要求深度融入CI/CD流水线，实现“质量左移”。 5. 不断迭代完善代码规范，并通过传统工具和AI工具，对代码进行扫描和分析，推动各类严重问题的解决，保障代码符合规范的要求和合规的要求。 6. 参与研发质量相关的流程规范与标准的制定、完善和优化迭代，并通过传统工具和AI工具的建设，保证流程的严格执行和效率的提升。