AI域控融合算法工程师

1、基于  Transformer/CNN/RNN等，融合摄像头、LiDAR、毫米波雷达、IMU、轮速、转角、制动压力等多源信号；2、使用强化学习、MPC+RL混合控制、物理信息神经网络（PINN）等方法，开发底盘横/纵/垂向协同控制策略；3、基于  PyTorch/TensorFlow  完成模型搭建、训练、调参、评估与版本迭代；4、与软件/测试团队协作，完成  MIL/SIL/HIL  及实车数据回灌验证；5、跟进  AI  for  Control、端到端控制、VLA、具身智能等方向，推动论文复现、专利与内部技术方案沉淀。