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Momenta泊车控制算法开发实习生

实习兼职研发地点:苏州状态:招聘

任职要求


1、硕士及以上学历,计算机、电子信息、自动化、软件工程等相关专业
 2、具备优秀的数理基础和计算机…
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工作职责


1、负责基于深度学习的自动驾驶决策规划算法研发工作,包括算法和模型设计、训练、部署等
 2、参与自动驾驶决策规划算法数据闭环开发工作,包括自动化的训练数据数据生产和挖掘、模型迭代、评测和上线等
包括英文材料
学历+
深度学习+
算法+
还有更多 •••
相关职位

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实习无人车业务部

以下岗位职责的任意一种 1. 负责开发迭代无人车评测体系,基于评测体系给出功能迭代的评测结果,归纳总结无人车规划控制能力迭代的方向 2. 负责无人车的评测数据集构建,调整判别器口径,进一步提升评测准确率 3. 负责设计验证ML-based决策规划算法,提升自动车在复杂场景中的行为泛化性和拟人性; 4. 负责设计验证泊车、靠边等末端行驶算法,提升自动车在末端场景的行驶能力。 5. 负责多车调度系统开发和维护,支持无人车队高效、稳定运行。 6. 负责交互决策规划算法开发、验证和测试,提升无人车复杂场景博弈能力。 7. 负责无人车测试、运营工具开发,支持无人车实时问题解决。

更新于 2025-12-06深圳|北京
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实习算法序列

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。

更新于 2025-11-27上海
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校招算法序列

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。

更新于 2025-11-27上海
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实习算法

岗位职责 1.自动泊车的决策规划算法开发与验证。 2.支持主线研发和量产项目决策规划算法交付任务,打造极致用户体验产品。 3.决策规划算法架构设计与实现,工程软件规范化与质量效率提升。 4.高效自动化算法开发迭代工具设计与实现,高准确性算法评测系统搭建。

更新于 2024-06-04苏州|北京|上海