蔚来校招-强化学习算法工程师
校招全职算法地点：上海 | 北京状态：招聘
任职要求
1. 计算机、自动化、电子工程、人工智能、车辆工程等相关专业硕士及以上学历 2. 熟练掌握深度学习与强化学习的主流算法（如DQN、DDPG、SAC、PPO、GRPO等），并具备实际工程经验 3. 熟练使用PyTorch或TensorFlow 4. 熟练使用智能辅助驾驶仿真平台（如CARLA、MetaDrive、AirSim等），具备搭建复杂场景与接口能力 5. 具有良好的数学基础，能够独立阅读和实现最新研究论文 加分项： 1. 有端到端智能辅助驾驶、智能体规划或行为预测相关经验 2. 有高性能训练系统（如多GPU、分布式训练）调优经验 3. 有强化学习模型在真实车辆、仿真平台、边缘设备上部署经验
工作职责
1. 强化学习模型开发：负责基于深度强化学习（DRL）的端到端智能辅助驾驶策略的设计、开发与训练 2. 仿真平台搭建与实验：搭建仿真环境（如CARLA、LGSVL、MetaDrive等），用于训练和验证强化学习策略；
包括英文材料
学历+
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
智能体+
https://learn.microsoft.com/en-us/shows/ai-agents-for-beginners/
In this 10-lesson course we take you from concept to code while covering the fundamentals of building AI agents.
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
相关职位
校招
1.参与端到端模型的多阶段大规模预训练及FT后训练（包含RL），参与并探索自动驾驶领域的Scaling Law。 2.负责设计、优化、迭代RL系统Reward、Objective及环境建模框架，参与自动驾驶各种场景下的Self Play式模型强化训练。 3.分析并优化自动驾驶相关的OnPolicy/OffPolicy及Synthetic数据集，构建高效的模型的闭环迭代训练评估流程。
更新于 2025-07-01
校招
1. 研发基于强化学习的人形机器人全身运动控制算法； 2. 搭建强化学习运动控制算法完整训练流程并优化性能； 3. 分析评估算法性能，迭代优化控制策略； 4. 与团队协作，推动强化学习算法部署调试测试； 5. 跟进人形机器人全身运动控制算法，为团队引入新思路，保持技术领先性。
更新于 2025-04-28
校招
1. 开展机器学习和强化学习领域的科学研究，推动技术进步； 2. 开发更优的数据驱动人类行为建模方法； 3. 与研究人员及跨职能团队合作，沟通研究计划、进展与成果； 4. 应用前沿强化学习技术，推动生成式人工智能（GenAI）和具身智能应用落地。 5. 参与学术论文发表及开源项目贡献。
更新于 2025-04-28
校招
1、负责强化学习相关技术在休闲游戏中自动打关及关卡难度调节的落地应用； 2、参与强化学习算法实现及框架搭建，探索强化学习在游戏生命周期各个阶段的应用方向； 3、参与深度学习基础平台的功能选代，持续研发算法与优化性能； 4、跟踪分析工业界及学术界相关方向最新进展。