Momenta自动驾驶决策规划算法工程师（泊车场景）
任职要求
职位要求：
1.具有丰富的决策规划算法开发和工程实践经验，最好有量产项目…工作职责
岗位职责： 1.负责记忆泊车/AVP场景的决策规划开发； 2.参与一段式端到端技术方案的研发迭代； 2.参与记忆泊车/AVP/Door2Door的量产交付。
工作职责： 1.负责开发泊车以及低速场景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，主要为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。
1. 负责基于强化学习（如Online/Offline RL、Model-based RL）的自动驾驶行为决策与运动规划算法研发，重点解决结构化道路（高速、城市快速路）及非结构化场景（自动泊车）中的动态交互与博弈问题； 2. 针对复杂动态场景（密集车流、无保护路口、人车混流），设计基于数据驱动的决策规划算法，通过大规模分布式训练系统提升策略的智能性、安全性及泛化能力； 3. 构建与迭代仿真环境（如CARLA、NVIDIA Isaac）与世界模型，推动强化学习策略的仿真训练与实车迁移（Sim2real），形成“真实数据→仿真训练→实车验证”的闭环优化； 4. 参与全栈自动驾驶决策控制系统的开发，对接感知、预测、端到端模块，实现基于强化学习的决策规划算法在车载平台上的部署、性能优化与实车路测； 5. 跟踪强化学习在自动驾驶领域的前沿进展（如大模型与RL结合、逆强化学习、多智能体博弈），进行技术预研与算法创新，推动研究成果在量产项目中的应用与落地。
负责提升自动驾驶决策规划能力，结合自动车在实际场景中遇到的问题，开发安全、高效、拟人的行驶策略算法。包括ML Planning、行为预测、场景理解、行为决策、运动规划、停靠泊车等工作。
1、负责自动驾驶决策规划算法设计及开发； 2、负责自动驾驶决策规划算法研发、验证及测试，包括但不限于行为决策、场景决策、路径规划、速度规划等； 3、设计复杂驾驶场景的架构以及算法； 4、协同自动驾驶其他功能模块完成整车功能的开发。