哈啰仿真算法专家/工程师-【自动驾驶】

1. 路径规划 ‒ 开发适用于多种场景（如机器人导航、自动驾驶、无人机等）的路径规划算法； ‒ 实现经典和前沿的全局及局部路径规划方法（如 A*、Dijkstra、RRT、DWA 等），优化路径规划的效率和鲁棒性； ‒ 处理动态环境中的路径生成和调整，解决复杂场景下的避障问题。 2. 行动决策 ‒ 研究并实现具身智能体的行动决策算法，设计任务分解和行为选择的逻辑； ‒ 基于行为树（Behavior Tree）、有限状态机（FSM）等方法，构建模块化的决策框架； ‒ 开发多智能体协作与竞争的行动决策模型，支持复杂交互任务的执行。 3. 强化学习（Reinforcement Learning，RL） ‒ 针对具身智能场景（如机械臂控制、机器人动态避障、导航等），设计强化学习的 reward 函数和训练策略； ‒ 实现主流深度强化学习算法（如 DQN、DDPG、PPO、SAC 等），解决高维连续控制与探索问题； ‒ 优化强化学习模型的收敛速度和鲁棒性，提升算法在实际场景中的表现。 4. 模仿学习（Imitation Learning，IL） ‒ 通过专家示范数据（如轨迹、动作序列）训练智能体，实现模仿人类/智能体行为； ‒ 应用行为克隆（Behavior Cloning, BC）、逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）等技术解决稀疏奖励问题； ‒ 结合模仿学习与强化学习，提升智能体在复杂任务中的学习和泛化能力。 5. 算法优化与工程实现 ‒ 优化算法的计算效率和资源占用，适配实时性要求 ；‒ 在仿真环境（如 Gazebo、PyBullet、Mujoco 等）和真实设备中验证算法性能； ‒ 配合嵌入式团队完成算法在终端设备上的部署与优化。 6. 技术研究与创新 ‒ 跟踪具身智能领域的前沿算法进展，探索新技术的实际应用； ‒ 研究多模态感知与决策（如视觉、语音、触觉）的融合方法，提升智能体的环境理解与行动能力； ‒ 参与长期自主学习、在线学习和自适应学习系统的设计与开发。

我们正在寻找在具身智能VLA（视觉-语言-动作）、空间计算（重建、SLAM等）及强化学习领域有深厚积累的算法同学，加入高德地图视觉技术中心。你将参与构建下一代地图中的感知、理解与决策系统，推动具身导航、AR/VR、场景建模等前沿技术的研发与落地。 如果你热衷于用AI改变人们出行方式，渴望在真实世界大规模数据上验证算法能力，欢迎加入我们！ 岗位职责： ● 负责视觉语言动作（VLA）的具身智能模型和视觉语言模型（VLM）的研发，提升具身agent的空间理解和行动决策能力； ● 推进空间计算相关技术（如SLAM、三维重建、点云处理、姿态估计等）在下一代地图、虚拟现实等场景的应用； ● 探索强化学习在多模态大模型的后训练中的应用，提升具身/空间智能的能力天花板； ● 跟踪国际前沿技术发展，持续推动技术创新，并落实到实际应用中； ● 与工程团队紧密协作，完成从算法研发到系统部署的全流程闭环。

我们正在寻找在具身智能VLA（视觉-语言-动作）、空间计算（重建、SLAM等）及强化学习领域有深厚积累的算法同学，加入高德地图视觉技术中心。你将参与构建下一代地图中的感知、理解与决策系统，推动具身导航、AR/VR、场景建模等前沿技术的研发与落地。 如果你热衷于用AI改变人们出行方式，渴望在真实世界大规模数据上验证算法能力，欢迎加入我们！ 岗位职责： ● 负责视觉语言动作（VLA）的具身智能模型和视觉语言模型（VLM）的研发，提升具身agent的空间理解和行动决策能力； ● 推进空间计算相关技术（如SLAM、三维重建、点云处理、姿态估计等）在下一代地图、虚拟现实等场景的应用； ● 探索强化学习在多模态大模型的后训练中的应用，提升具身/空间智能的能力天花板； ● 跟踪国际前沿技术发展，持续推动技术创新，并落实到实际应用中； ● 与工程团队紧密协作，完成从算法研发到系统部署的全流程闭环。

设计并实现复杂动态场景下的智能体实时运动规划与控制算法，跟踪强化学习、大模型与规划控制结合的前沿方向，提升智能体在未知开放环境中的鲁棒性和适应性。