滴滴26届正式批-仿真评估算法工程师-自动驾驶

1、基于海量的路测和仿真数据，利用统计和机器学习技术，研究并制定自动驾驶系统评估方法 2、熟悉常用模型的基本原理和优缺点，针对复杂模型提出有效评估方法论 3、基于自车的驾驶行为和运行的交通环境，推进系统安全和合规相关指标的落地实现 4、与产品、研发、工具、测试等团队合作，开发评估指标与能力来指引自动驾驶算法开发者开发。

1、应用先进的深度学习算法，解决自动驾驶中智能体的行为理解、预测和规划问题 2、研究和发展创新性的 VLM 和 VLA 模型，用以实时理解和预测其他交通参与者的行为，并做出合理运动规划 3、开发基于AI算法的行为模型，并应用于车端预测、规划系统或仿真中的 Smart/Sim Agent 4、设计和优化基于AI 算法的在线预测和规划系统，增强系统的实时性和鲁棒性 5、开发和完善模型训练的离线系统，包括数据挖掘、数据处理和模型评估及可视化。

以数据为尺，量化评估自动驾驶能力，获得的机会： 有明确的落地场景和真实的海量数据，每一个进步都影响着未来出行的形态 积极，友善，有热情的团队，和优秀的同学一起工作。 1、指标体系：理解自动驾驶业务需求，深入业务本身负责或参与梳理业务流程，设计指标体系和数据链路，并进行开发和实现 2、场景挖掘：利用大数据技术和AI能力，自动挖掘路测和人驾数据中高价值交通场景，为算法迭代和评估提供数据基础 3、自动驾驶算法评估体系：开发自动化评价标准，对路测和仿真中自动驾驶算法的表现进行客观评价 4、异动分析：对自动驾驶测试数据进行汇总与分析，进行数据变化的归因，利用统计原理发现算法异常或场景变化。

1、自动驾驶迭代效能提升方向产品经理 2、负责通过建设完整的仿真测试、道路测试、开放运营全环节的驾驶效果评估链路和工具底座，来驱动和赋能滴滴自动驾驶在AI驾驶能力、Robotaxi服务等方向的快速迭代。