哈啰智驾算法工程师/专家（一段式端到端）-【自动驾驶】
任职要求
1、本科及以上学历，人工智能、计算机、车辆工程等相关专业，1-3年自动驾驶算法经验； 2、优先具备一段式算法量产落地经验，熟悉BEV、Occupancy、端到端规控技术栈； 3、熟练使用PyTorch，精通检测、预测、场景理解核心算法； 4、具备数据闭环、模型迭代、实车问题优化能力，熟悉模型量化、车载推理优化； 5、掌…
工作职责
1、 负责自动驾驶一段式算法的设计、训练、迭代及量产落地； 2、基于真实车载数据，优化模型感知、预测、决策性能，解决复杂场景算法鲁棒性问题； 3、搭建数据闭环体系，通过模型调优、消融实验，持续提升算法泛化能力； 4、负责算法轻量化、TensorRT/CUDA推理优化、车载部署与实车调试，保障量产性能指标； 5、 跟进前沿端到端自动驾驶技术，落地适配车型量产方案。
工作职责： 1. 基于Vision Language Model（VLM）和Large Language Model（LLM），设计和实现自动驾驶中面向行为预测和运动规划的基座模型； 2. 参与基座模型的预训练、后训练（SFT + RL），提升基座模型的行为预测和运动规划能力； 3. 针对车端/云端部署，开展模型算法层面的性能优化工作，例如压缩，剪枝，蒸馏，训练/推理加速等，确保模型可用性、系统实时性和资源利用率； 4. 与硬件团队、部署团队和系统团队紧密协作，推动模型部署，以及在仿真和车载平台的落地； 5. 跟踪行业前沿技术，将创新性方案应用于实际项目，推动新技术在产品中的落地。
岗位职责： 从事行泊一体的自动驾驶算法的研究及工程化落地； 负责低速泊车场景的车位跟踪、重建算法的开发与优化； 参与低速非结构化场景下的无图静态路网构建 研究数据驱动的非结构化场景的静态路网生成方法
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。
- 参与端到端自动驾驶算法的长期技术路线图，包括模型架构（如Transformer、Diffusion Model等）选型到整体方案设计。 - 深入一线，解决研发过程中最棘手的技术难题，如长尾场景处理、模型收敛性、部署效率等。 - 推动端到端模型在量产项目中的评估、测试和部署，对最终的产品性能和用户体验负责。 - 参与营造开放、创新、高效的研发氛围。