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Momenta决策规划算法工程师

社招全职地点:北京 | 广州 | 深圳 | 苏州 | 上海状态:招聘

任职要求


专业领域要求:
1.具有决策规划算法的开发和工程实践经验,能够利用仿真和数据闭环评估和量化算法的迭代效果。
2.熟悉概率论、图搜索、数值优化等数学方法,了解数据融合、机器学习以及最优控制理论。
3.熟悉常见机器人软件开发方式(如面向对象编程、单元测试、CI/CD)和工具(如GitBashCMakeUML)。
必备条件:
1.硕士及以上学历,计算机科学、自动化、机械工程、电子工程等相关专业背景。
2.扎实的C/C++编程能力和动手实践能力。
3.坚实的数学基础和良好的文献调研、理解能力。
4.具备强烈的学习意愿、问题分析能力,敢于尝试新思路,追求卓越;同时稳重耐心,具备反思精神,能够在团队环境中积极协作。
加分项:
1.在ICRA、IROS、RSS、IJRR、T-RO等高水平国际会议或期刊上发表过相关研究文章。
2.拥有自动驾驶系统(包括ADAS)相关项目的开发经验。

工作职责


1.负责开发自动驾驶系统中的决策规划模块,包含语义地图构建、行为预测、行为决策和轨迹规划等关键技术。
2.参与自动驾驶功能的开发和持续迭代,包括但不限于行车功能、泊车功能和主动安全特性。
3.遵循最佳系统工程和软件工程实践,配合开发流程和团队协作,确保研发效率和产品质量。
包括英文材料
算法+
机器学习+
CI+
CD+
Git+
Bash+
CMake+
UML+
学历+
C+
C+++
自动驾驶+
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实习菜鸟集团2026

1、负责自动驾驶决策规划系统的研发,包括但不限于基于专家系统、机器学习和数据驱动的决策规划算法研发; 2、设计复杂交互场景的处理策略,确保自动驾驶车辆的行为安全性和舒适性,提升智能性; 3、负责端到端模型设计、数据生产、Autolabel等工作; 4、完成相关算法研发和效果验证,与上下游团队协作,实现系统集成与调试工作; 5、追踪自动驾驶行业和深度学习技术的最新进展,引入新技术新方法解决自动驾驶的长尾问题。

更新于 2025-05-22
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社招研发

稳定可靠且易于扩展的Planning架构设计与系统开发; 通过DL/RL/POMDP/Game Theory等算法提升决策规划交互能力,使系统表现更加符合人类驾驶习惯; 基于海量路测数据构建完整的数据驱动算法工具链,构建高效规划训练及评测系统等; 高性能高效率的数值优化和计算几何算法开发。

更新于 2022-10-11
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社招A10918

1、规控算法根据道路环境以及实时交通情况,决定和控制自动驾驶车辆如何行驶; 2、高性能、高可靠性的规控算法架构设计与实现; 3、高精度、高性能的计算几何与数值计算算法开发与优化; 4、在行为预测、驾驶决策等方面通过机器学习算法提升自动驾驶车辆的能力和表现。

更新于 2024-06-05
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社招IDG

-设计基于深度学习的驾驶行为决策模型(如场景理解、交互意图博弈、自车轨迹规划),解决路口通行、变道博弈、礼让行人等复杂交互问题; -研究多智能体强化学习(MARL)、社会合规行为建模(Socially-Compatible Planning)等技术,提升自动驾驶系统的拟人化水平; -运动规划与轨迹生成; -开发端到端或分层的轨迹规划算法,结合深度学习与经典优化方法,生成平滑、安全、动态可适应的行驶轨迹; -探索不确定性环境下的实时规划策略(如应对突发障碍、极端天气); -交互与泛化能力提升;

更新于 2025-07-03