地平线【2026届校招】智能驾驶中间件软件工程师

1. 深度参与自动驾驶感知 / 规控算法评测全流程，与研发团队紧密协作，负责智能驾驶产品算法测评方案设计、测试计划制定及测试用例开发，覆盖行车、泊车等高阶功能场景； 2. 负责算法仿真验证，基于SIL、HIL等仿真方案构建多维度测试数据（含实车路采与虚拟场景生成），并参与数据闭环平台的测试开发与流程优化，提升算法迭代效率； 3. 负责智能驾驶算法测评自动化框架设计，独立完成测试脚本编写（Python/C++ 优先），开发数据挖掘、指标可视化等测评工具，持续优化测试流程与报告输出能力，助力团队效率提升； 4. 负责执行测试用例并追踪缺陷，分析测试报告中的算法性能问题，输出改进建议；参与版本算法评测结论输出，推动感知 / 规控等模块性能优化。

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

智能驾驶系统产品线大规控部门负责城区、高速、停车场等全场景高阶辅助驾驶系统的规控和预测算法开发，同时搭建完善的仿真评测体系提升研发质量和效率。 开发理念： 打破惯性思维，根据问题本质寻找答案和设计解决方案； 不技术自嗨，守住性能底线后再做技术创新，用实车效果说话； 用数据驱动的思维做开发，做好数据闭环，注重评测迭代； 不做简单的规则堆叠，传统方法要提炼简洁优雅的“解析解”； 重视工具开发，提升研发效率，打开算法黑盒，尽量做解释性强的方案。 精益求精，打磨产品细节，做出亮点，提升产品体验。 1. 负责轨迹预测、行为决策、路径规划和运动控制等算法开发，并完成嵌入式量产平台部署； 2. 基于海量数据进行道路参与者行为预测算法研发，设计高性能、高准召、高稳定的预测模块； 3. 开发交互式决策和预测模型，改善自动驾驶车辆在复杂环境中的应对能力； 4. 负责自动驾驶系统产品级仿真引擎的架构设计，仿真平台自动化测试及可视化工具链的构建； 5. 构建可扩展的云端仿真框架，以在集群环境中运行批量仿真模拟，减少云端部署和运行成本； 6. 构建完善仿真场景库替代大部分路测，同时生成挑战性的场景增广路测能力； 7. 建立数据自动标注、难例批量挖掘和分析机制工具链，通过数据闭环持续提升算法能力。

1、负责训练评测数据特征仓库建设、相关指标实现； 2、 负责训练评测数据交付，保证数据质量； 3、 负责端到端智驾数据产线基础工具链建设、训练评测数据业务流程建设；