地平线【2026届校招】端到端仿真算法工程师
校招全职算法序列地点：北京 | 上海状态：招聘
任职要求
1.计算机科学、自动化、车辆工程、数学、物理等相关专业,硕土及以上学历 2.精通C++或Python编程,深入理解计算机体系结构、数据结构和算法设计 3.具备优秀的分析问题和解决问题的能力,能够在复杂的场景中构建高效的算法。 4.对自动驾驶、仿真技术及相关前沿领域有浓厚的兴趣,愿意深入探索与学习。 5.具备良好的团队协作能力,能与跨部门的技术团队紧密配合,推动项目的成功落地。 6.熟悉深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等),有扩散模型(Diffusion Models)或其他生成式模型开发经 验者优先。 7.了解机器人算法,熟悉强化学习,有相关开发经验者优先。
工作职责
1.探索并研发下一代自动驾驶仿真核心算法,推动技术创新与迭代。 2.开发针对端到端自动驾驶模型的场景重建算法,包括障碍物重建、地图元素重建等。 3.优化场景重建算法的精度和性能,确保算法在实际应用中的可行性和高效性。
包括英文材料
学历+
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
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
数据结构+
https://www.youtube.com/watch?v=8hly31xKli0
In this course you will learn about algorithms and data structures, two of the fundamental topics in computer science.
https://www.youtube.com/watch?v=B31LgI4Y4DQ
Learn about data structures in this comprehensive course. We will be implementing these data structures in C or C++.
https://www.youtube.com/watch?v=CBYHwZcbD-s
Data Structures and Algorithms full course tutorial java
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/
自动驾驶+
https://www.youtube.com/watch?v=_q4WUxgwDeg&list=PL05umP7R6ij321zzKXK6XCQXAaaYjQbzr
Lecture: Self-Driving Cars (Prof. Andreas Geiger, University of Tübingen)
https://www.youtube.com/watch?v=NkI9ia2cLhc&list=PLB0Tybl0UNfYoJE7ZwsBQoDIG4YN9ptyY
You will learn to make a self-driving car simulation by implementing every component one by one. I will teach you how to implement the car driving mechanics, how to define the environment, how to simulate some sensors, how to detect collisions and how to make the car control itself using a neural network.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
相关职位
校招硬件序列
1、端到端看护智能驾驶域控制器技术规划,需求,方案,问题定位,为产品技术方案负责,打造成本、竞争力一流的硬件; 2、深入理解客户需求,与系统、芯片团队共同设计系统方案,输出便件方案设计,指导硬件开发团队,开展详细设计; 3、对关键硬件持性有深入理解,在成本、性能、可靠性之间做深入分析设计
更新于 2025-07-04
校招芯片序列
1、端到端参与到自研芯片开发过程中，分解验证需求，参与芯片前端需求设计改进，确保落地到芯片无遗漏； 2、对芯片验证对象进行模型化分析与设计，依托自研芯片原型验证平台，制定最优化的验证策略和方案 ； 3、深入理解芯片特性，从产品应用和芯片实现多维度测试设计，并开发嵌入式底软驱动以及自动化测试代码或脚本完成测试用例执行，为产品提前拦截芯片问题并解决，力保芯片项目成功； 4、参与自研原型验证平台创新点设计与开发，持续提升芯片原型验证的质量和效率。
更新于 2025-06-30
校招算法序列
3D视觉方向： 1、负责深度学习结合的自动驾驶场景的Depth/光流/SFM等3D视觉算法研发； 2、负责深度学习结合的Camera/Lidar/Radar多传感器融合的3D视觉算法研发； 3、负责基于AI芯片的3D视觉算法的原型方案设计和优化； 感知算法方向： 1、负责面向端到端驾驶环境感知前沿算法的研发工作，包括不限于目标检测、语义分割、目标跟踪，深度估计，重建等； 2、负责面向端到端自动驾驶多传感器（包括不限于视觉/Lidar/Radar)融合感知算法的探索与研发； 3、负责基于AI芯片计算平台的端到端感知算法方案设计与优化； 4、负责基于software2.0和数据闭环思想，感知算法的构建与研发； 模型结构优化方向： 1、负责基于AI芯片的计算机视觉算法中的网络模型设计、实现和优化； 2、负责研究自动驾驶场景中端到端感知任务的模型的优化； 3、负责计算机视觉领域前沿技术中网络模型分析和研究工作；
更新于 2025-07-04
校招算法序列
探索下一代端到端自动驾驶系统的强化学习训练范式，构建高效稳定的大规模强化学习闭环训练框架，提升强化学习的数据效率、训练效率、稳定性、场景泛化性，验证scalling law，解决sim2real和长尾问题，推动强化学习算法在物理世界的落地应用。
更新于 2025-07-04