PNC算法实习生

职位描述 我们正在寻找一位对自动驾驶规划与控制（PNC）算法感兴趣的算法实习生，该职位将协助设计、开发和优化自动驾驶决策规划控制算法，为自动驾驶系统提供技术支持。 岗位职责 1、 参与PNC核心算法开发与优化，如：决策、交互博弈、轨迹优化、时空走廊构建等模块工作。 2、 对上述模块进行learning 化改造，利用如决策树，模型化等方案替换逻辑代码。 3、 学习并跟踪行业前沿技术，在导师指导下提出改进建议。 4、 配合团队完成算法的仿真测试、闭环验证工作。 职位要求 任职要求 5、 计算机、电子工程、自动化、控制工程、数学等相关专业本科及以上在读学生。 6、 对自动驾驶技术、深度学习、强化学习技术有浓厚兴趣，有相关课程学习或项目经验。 7、 具有C++编程经验，以及基础的 机器学习、深度学习相关知识。 8、 具备良好的数学基础，了解控制理论、路径规划、运动学等算法原理。 9、 学习能力强，有较强的自驱力和责任心。 10、 良好的团队协作能力和沟通能力。 11、 实习期不少于3个月，每周工作时间不少于4天。 加分项 - 熟悉Apollo 相关代码 && 结构。 熟悉ros, cyberrt等相关工具。 - 了解传感器数据处理，对摄像头、激光雷达、IMU、GPS等设备有基本认知。 - 有自动驾驶规划控制、轨迹预测或多模态感知相关项目经验。 - 了解UniAD、VAD、PlanT、ST-P 3、InterFuser等端到端自动驾驶模型方案。 - 了解CARLA、AirSim等自动驾驶仿真平台。 - 熟悉Transformer、BEV感知、Query-based方法等前沿技术。 - 了解强化学习、模仿学习在自动驾驶中的应用。 - 发表过CVPR、ICCV、ECCV、ICRA、IROS等相关领域论文或专利。 我们提供 - 有竞争力的实习薪资。 - 量产落地项目实习经验。 - 顶会发表指导。 - 参与前沿技术研发的学习机会。 - 专业导师一对一指导。 - 开放、创新的工作环境。 - 优秀实习生有转正机会。 实习信息 - 实习时长：3-6个月 - 实习地点：[具体地址] - 工作时间：每周4-5天，弹性工作时间 - 开始时间：即日起接受申请