蔚来车控平台开发实习生

职位概述： 寻找一位仿真模型开发实习生，参与部门中长期车控域联合仿真平台的模型开发和软件调试。该仿真平台将涵盖基于QEMU的虚拟ECU仿真、车辆被控对象的仿真环境以及基于云平台的联合仿真环境构建。 主要职责： 1. 负责车控域虚拟化仿真平台的模型开发； 2. 实现基于QEMU的虚拟ECU和被控对象模型闭环联合仿真的系统构建； 3. 构建基于云平台的联合仿真环境，确保各组件的无缝集成与协作； 4. 与跨职能团队合作，推动仿真平台的持续改进和优化； 5. 编写相关技术文档，并对团队成员进行技术培训和指导。

智能驾驶系统产品线大规控部门负责城区、高速、停车场等全场景高阶辅助驾驶系统的规控和预测算法开发，同时搭建完善的仿真评测体系提升研发质量和效率。 开发理念： 打破惯性思维，根据问题本质寻找答案和设计解决方案； 不技术自嗨，守住性能底线后再做技术创新，用实车效果说话； 用数据驱动的思维做开发，做好数据闭环，注重评测迭代； 不做简单的规则堆叠，传统方法要提炼简洁优雅的“解析解”； 重视工具开发，提升研发效率，打开算法黑盒，尽量做解释性强的方案。 精益求精，打磨产品细节，做出亮点，提升产品体验。 1. 负责轨迹预测、行为决策、路径规划和运动控制等算法开发，并完成嵌入式量产平台部署； 2. 基于海量数据进行道路参与者行为预测算法研发，设计高性能、高准召、高稳定的预测模块； 3. 开发交互式决策和预测模型，改善自动驾驶车辆在复杂环境中的应对能力； 4. 负责自动驾驶系统产品级仿真引擎的架构设计，仿真平台自动化测试及可视化工具链的构建； 5. 构建可扩展的云端仿真框架，以在集群环境中运行批量仿真模拟，减少云端部署和运行成本； 6. 构建完善仿真场景库替代大部分路测，同时生成挑战性的场景增广路测能力； 7. 建立数据自动标注、难例批量挖掘和分析机制工具链，通过数据闭环持续提升算法能力。

智能驾驶系统产品线大规控部门负责城区、高速、停车场等全场景高阶辅助驾驶系统的规控和预测算法开发，同时搭建完善的仿真评测体系提升研发质量和效率。 开发理念： 打破惯性思维，根据问题本质寻找答案和设计解决方案； 不技术自嗨，守住性能底线后再做技术创新，用实车效果说话； 用数据驱动的思维做开发，做好数据闭环，注重评测迭代； 不做简单的规则堆叠，传统方法要提炼简洁优雅的“解析解”； 重视工具开发，提升研发效率，打开算法黑盒，尽量做解释性强的方案。 精益求精，打磨产品细节，做出亮点，提升产品体验。 1. 负责轨迹预测、行为决策、路径规划和运动控制等算法开发，并完成嵌入式量产平台部署； 2. 基于海量数据进行道路参与者行为预测算法研发，设计高性能、高准召、高稳定的预测模块； 3. 开发交互式决策和预测模型，改善自动驾驶车辆在复杂环境中的应对能力； 4. 负责自动驾驶系统产品级仿真引擎的架构设计，仿真平台自动化测试及可视化工具链的构建； 5. 构建可扩展的云端仿真框架，以在集群环境中运行批量仿真模拟，减少云端部署和运行成本； 6. 构建完善仿真场景库替代大部分路测，同时生成挑战性的场景增广路测能力； 7. 建立数据自动标注、难例批量挖掘和分析机制工具链，通过数据闭环持续提升算法能力。

1.在这里，你将通过机器学习、数据挖掘、深度/增强学习前沿技术对海量O2O数据进行洞察和预测，提高线下服务效率，优化线上用户体验，人和服务的高效连接潜力无限，帮助亿万用户吃得更好、生活更好； 2.在这里，你将从海量浏览和交易数据中不断抽象模式建立模型，一手保障商户在线营销可靠安全，另一手为消费者呈现有效评价提供优质服务，用技术提升消费质量； 3.在这里，你可以发挥你的算法天赋，在海量数据的平台上实践各种机器学习和挖掘算法，搜索、推荐、广告、调度、自动车配送、风控、金融、骑行、ERP和智能化交互，为你提供最广阔的施展天地。