地平线智能驾驶端到端算法工程师（强化学习方向）
校招全职算法序列地点：北京 | 上海状态：招聘
工作描述
任职要求 【任职资格】 硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化等相关专业； 扎实的强化学习理论基础，熟悉主流 RL 算法理解 MDP 建模、探索与利用权衡，online/offline, on/off-policy等核心概念； 熟悉自动驾驶端到端或强化学习相关开源算法，具备深度强化学习实际开发经验； 熟练使用 PyTorch，有 RL 训练或仿真框架使用经验； 具备良好的工程素养（Python/C++），能写出可读、可维护、可复现的研究与工程代码。 【加分项】 ·有自动驾驶、机器人或游戏 AI 中 RL 训练的完整项目经验； ·在 CV / NLP / ML / Robotics 顶会或期刊发表过论文； ·有无人车、无人机、机械臂等物理系统的 Sim-to-Real 部署…
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包括英文材料
学历+
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.
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.
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