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哈啰智驾决策规划算法实习生-【自动驾驶】

实习兼职技术地点:上海状态:招聘

任职要求


1、专业背景​:
• 要求​计算机科学、人工智能、自动化、控制理论与控制工程、电子工程、车辆工程或相关专业​​的硕士及以上在校生,也接受非常优秀的本科生。
2、项目经历​:
•  有​机器学习/深度学习/强化学习​​方面的研究或项目经验,熟悉相关算法和框架;
• 有​自动驾驶、机器人、无人机​​等领域的决策、规划、控制或预测相关项目经验、竞赛经验或学术研究经历者优先;
• 在​人工智能领域的顶级会议或期刊(如CVPR, ICLR, NeurIPS, ICML, ICRA, IROS等)上有论文发表者优先​​。
3、编程能力​:
• 熟练掌握Python​,并至少熟悉一种主流的深度学习框架(如​​PyTorch​​或TensorFlow),具备良好的算法实现能力;
• 通常要求具备​C++​​ 编程能力,用于算法的集成、部署或性能优化;
•  熟悉Linux开发环境,要求了解ROS等机器人系统框架。
5、算法基础​:
• 扎实的数学基础​:熟练掌握线性代数、概率论、数理统计…
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工作职责


1. 协助研发基于强化学习(RL)或模仿学习(IL)的自动驾驶决策规划算法,解决复杂交通场景下的车辆行为决策与运动规划问题;
2. 参与构建和优化用于训练决策模型的数据处理流程,包括特征工程、场景提取、奖励函数设计及大规模数据集处理;
3. 负责或参与相关算法的仿真测试、实车调试、性能评估与迭代优化,推动算法在真实环境中的性能提升和落地;
4. 跟踪并调研强化学习、模仿学习、行为预测等领域的国际前沿动态与最新研究成果(如顶会论文CVPR, ICRA, NeurIPS, ICML等),并尝试将其应用于实际项目;
5. 协助端到端自动驾驶大模型或相关子模块的研发与优化工作。
包括英文材料
算法+
C+++
Linux+
Python+
ROS+
Git+
自动驾驶+
机器学习+
还有更多 •••
相关职位

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实习技术

工作职责:   1. 算法开发与验证:参与结构化/非结构化道路的决策规划算法设计与开发,包粗轨迹生成、决策体系搭建,并通过仿真或实车测试验证算法效果; 2. 问题分析与闭环:协助分析道路测试数据,定位决策逻辑或规划轨迹的异常根因,提出优化方案并参与代码实现,提升算法鲁棒性; 3. 工具链支持:开发或优化调试工具链(可视化工具等),支持算法快速迭代与效果追踪。

更新于 2025-09-01上海
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实习软件工程

1. 设计并实现端到端智驾大模型,整合感知、规划与决策功能,提升模型的整体性能与效率; 2. 运用深度学习、强化学习、机器学习等技术,优化模型结构,提高模型对复杂驾驶场景的理解和应对能力; 3. 负责收集、标注和处理自动驾驶相关数据,构建高质量的数据集,为模型训练提供有力支持; 4. 利用数据增强、迁移学习等方法,提升数据利用效率,优化模型的泛化能力; 5. 跟踪自动驾驶和人工智能领域的最新研究成果,探索新技术在端到端大模型中的应用可能性。

更新于 2025-08-06北京|苏州|上海
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社招算法

业务介绍: 负责自动驾驶汽车在结构化/非结构化道路中的决策规划算法的研发工作,设计并实现安全、舒适、拟人且符合交规的行为策略与规划轨迹; 1. 业界前沿技术(如数据驱动、强化学习、大模型在规划中的应用),进行技术预研和算法创新,保持技术竞争力; 2. 负责复杂动态场景(如密集车流切入切出、无保护路口、人车混流、窄路会车等)的处理策略设计、算法实现与迭代优化,提升系统的智能性和可靠性; 3. 对齐上下游性能边界,进行系统集成与联合调试,确保决策规划模块与整个自动驾驶系统协同稳定工作;

更新于 2025-10-22上海
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社招IDG

-负责自动驾驶系统中基于深度学习的轨迹、意图预测算法的研究与实现 -研发自动驾驶决策规划大模型,利用模仿学习、强化学习等技术,实现复杂交通场景下的端到端自动驾驶 -参与端到端智驾系统设计与讨论,输出技术架构与设计方案 -负责智驾系统问题分析优化,识别模型算法与数据缺陷,并做出改进 -处理大规模数据集,进行数据清洗、特征提取、模型训练和评估,优化算法的性能和效果

更新于 2024-10-12北京