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、MetaD…
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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.
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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北京|广州
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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。
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