影石规划控制算法工程师-2026校招

1、负责机器人AI算法在工业场景下的研发、实现与优化,针对客户具体需求设计并实现感知、决策、规划与控制模块,确保算法在实际机器人平台上的稳定高效运行。 2、对接售前与产品团队,深入理解解决方案中的技术要点,参与技术可行性分析与算法选型,为项目落地提供核心算法支持。 3、编写算法相关技术文档与实施方案,协同软件、硬件团队完成系统集成与测试,持续跟踪算法应用效果并推动产品优化迭代。

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. 负责探索自动驾驶世界模型的研发,并将该模型落地到下一代自动驾驶系统中; 2. 参与面向自动驾驶的原生多模态大模型系统的算法研发; 3. 深入理解自动驾驶的应用场景,针对研发的世界模型,构建完备的模型评估链路和标准;