理想汽车【自动驾驶】仿真软件开发工程师
任职要求
1. 计算机科学、软件工程、自动化、电子工程或相关专业本科及以上学历 2. 扎实的C++编程能力，具备在大型项目中进行开发的实际经验 3. 有丰富的linux开发经验，熟悉大规模分布式计算系统架构 4. 具备深刻的强化学习理论理解，熟悉reward design在强化学习中的作用，能够针对VLA模型定义合理的奖励机制，优化系统表现（例如：安全性、舒适性、效率等指标） 5. 熟悉量产公司的自动驾驶研发流程，理解端到端系统或VLA系统算法模块及其基本输入输出，熟悉自动驾驶各种数据规格和工具 6. 熟悉…
工作职责
1. 负责搭建和优化用于强化学习的自动驾驶仿真框架，提升仿真系统在强化学习场景下的效能 2. 研究并应用强化学习reward model设计方法，结合各种自动驾驶场景设计奖励函数，以对驾驶决策和行为进行有效评价 3. 参与VLA架构下仿真系统的设计与优化，确保仿真环境下自动驾驶算法运行的可靠性与高效率 4. 利用历史数据和世界模型技术和资产搭建高度真实的仿真引擎，实现自动驾驶算法的高效闭环验证，确保仿真结果与实际车端表现高度一致
1. 深度参与自动驾驶感知 / 规控算法评测全流程，与研发团队紧密协作，负责智能驾驶产品算法测评方案设计、测试计划制定及测试用例开发，覆盖行车、泊车等高阶功能场景； 2. 负责算法仿真验证，基于SIL、HIL等仿真方案构建多维度测试数据（含实车路采与虚拟场景生成），并参与数据闭环平台的测试开发与流程优化，提升算法迭代效率； 3. 负责智能驾驶算法测评自动化框架设计，独立完成测试脚本编写（Python/C++ 优先），开发数据挖掘、指标可视化等测评工具，持续优化测试流程与报告输出能力，助力团队效率提升； 4. 负责执行测试用例并追踪缺陷，分析测试报告中的算法性能问题，输出改进建议；参与版本算法评测结论输出，推动感知 / 规控等模块性能优化。
1. 与团队共同完成飞行仿真测试平台的顶层设计与功能交付，提升飞行系统开发迭代效率； 2. 设计并搭建飞行仿真平台，如logsim/worldsim，实现仿真技术，提供仿真能力； 3. 将仿真平台与实际业务代码进行集成，实现SIL/VIL/HIL等测试手段。
1. 深入理解智能驾驶各模型算法，深度嵌入研发团队，设计评测方案、指标体系，回测策略等，并进行测试用例编写、评审、执行，分析指标变化和badcase，出具测试报告，持续跟进算法进展和问题验证； 2. 模型评测集方案构建，跟数据组配合采集、标注测试集； 3. 负责搭建算法测试环境和平台，编写自动化测试脚本； 4. 协助算法开发人员分析算法结果，抽象问题域； 5. 设计算法质量保证流程，推进算法指标迭代。
1.深入理解自动驾驶感知/规控算法，深度嵌入研发/工具团队, 与项目一起推动算法性能优化; 2.负责包括自动驾驶仿真工具在内的算法评测链路有效性和质量验证，对评测链路输出的结果给出缺陷诊断和优化建议； 3.深入理解自动驾驶仿真引擎logsim/worldsim的底层实现原理，并向业务输出使用手册； 4.了解面向端到端自动驾驶仿真的行业先进技术，负责评估基于NeRF/3DGS场景重建仿真效果和基于World Model的数据合成效果，并进一步评估其是否可应用于量产项目的测试业务； 5.负责端到端自动驾驶算法评测方案制定，编写验证过程报告，面向测试业务输出明确的导向性结论； 6.提效内场评测方案有效性的验证过程，编写CI/CD自动化脚本； 7.负责对接仿真工具团队，输出可对外的验证报告，沟通、协调并管理好问题解决进度，具备一定推动能力；