Momenta自动驾驶仿真开发工程师

1.仿真测试方案设计与执行 基于需求文档和行业标准，设计涵盖功能场景、边缘案例和极端条件的仿真测试用例。 建立用例集并执行云仿真任务，分析结果并生成报告，定位问题根源。 2.测试策略与指标优化 定义并监控关键测试指标，确保算法正向迭代。 开发测试评估模型，量化系统性能提升，提出算法优化建议。 持续改进测试框架，提升测试效率和场景覆盖率，减少实车路测依赖。 3.跨团队协作与标准落地 与算法、系统工程师紧密合作，对齐测试需求与功能定义。 参与制定企业级测试流程规范，推动仿真-实车测试闭环验证

1. 深入理解智能驾驶各模型算法，深度嵌入研发团队，设计评测方案、指标体系，回测策略等，并进行测试用例编写、评审、执行，分析指标变化和badcase，出具测试报告，持续跟进算法进展和问题验证； 2. 模型评测集方案构建，跟数据组配合采集、标注测试集； 3. 负责搭建算法测试环境和平台，编写自动化测试脚本； 4. 协助算法开发人员分析算法结果，抽象问题域； 5. 设计算法质量保证流程，推进算法指标迭代。

1. 负责搭建和优化用于强化学习的自动驾驶仿真框架，提升仿真系统在强化学习场景下的效能 2. 研究并应用强化学习reward model设计方法，结合各种自动驾驶场景设计奖励函数，以对驾驶决策和行为进行有效评价 3. 参与VLA架构下仿真系统的设计与优化，确保仿真环境下自动驾驶算法运行的可靠性与高效率 4. 利用历史数据和世界模型技术和资产搭建高度真实的仿真引擎，实现自动驾驶算法的高效闭环验证，确保仿真结果与实际车端表现高度一致

• 算法接入开发：负责将自动驾驶规控算法、端到端 算法接入仿真系统，实现算法与仿真系统的有效对接与协同运行。 • 代码编写与调试：按照系统设计要求，编写高质量代码，完成仿真系统功能模块的开发与实现，并进行全面的调试与优化，确保代码的正确性和稳定性。 • 测试与问题解决：参与仿真系统的测试工作，协助定位和解决算法接入及系统运行过程中出现的问题，保障系统功能的正常实现。 • 技术文档编写：撰写算法接入开发过程中的技术文档，包括接口说明、开发日志、测试报告等，为后续系统维护与升级提供支持。 • 协作与沟通：与架构师、算法工程师、基础平台工程师等团队成员密切协作，及时沟通项目进展与技术问题，共同推进仿真系统开发项目的顺利完成。