滴滴Artificial Intelligence(1)-算法实习生
实习兼职技术类地点:北京状态:招聘
任职要求
- 硕士或博士在读,计算机、自动化、车辆工程、 robotics、人工智能等相关专业。
- 具备扎实的数学与算法基础,熟悉最优控制、轨迹优化、运动规划等经典理论。…登录查看完整任职要求
微信扫码,1秒登录
工作职责
1. 传统规划控制算法升级与优化:针对泊入泊出、停车场泊车等场景,参与现有基于规则/优化的规划器(如轨迹生成、速度规划、障碍物避让)的性能提升与模块重构,提升舒适性、安全性及泊入泊出成功率。 2. 数据驱动的交互模型开发:利用实际路采数据与仿真平台,参与构建泊入场景中的交通参与者交互行为模型,探索基于学习的方法提升系统在复杂交互环境中的决策能力。 3. ML Planner 集成与协同:协助团队将机器学习规划器(ML Planner)与传统规划模块进行集成,重点验证在泊入场景下的集成策略,整合传统规控方法与模型的优势,推动两者协同工作。
包括英文材料
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
还有更多 •••
相关职位
实习技术类
1. 参与优化运动规划算法:融合几何路径与速度规划,实现兼顾安全性与平滑度的轨迹生成。2. 参与设计代价函数与优化框架:通过精细化建模平衡安全、舒适与通行效率,实现最优轨迹生成。
更新于 2026-01-12上海
实习技术类
随着用户对Model Pose精度要求的日益提高,需要对纵向仿真模型进行优化。优化的方向包括: 1. 扩大数据训练样本; 2. 优化数据预处理方法; 3. 增加模型输入信号; 4. 对不同批次车辆分别做训练; 5. 尝试其他模型结构;
更新于 2025-04-07北京