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德赛西威

端到端算法工程师(2027届-上海)

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岗位描述

岗位职责
1、负责自动驾驶交通参与者轨迹与行为预测算法研发,针对车辆、行人、骑行者等目标完成时空建模与交互建模,持续提升预测精度与场景泛化能力。
2、负责自动驾驶端到端感知、预测、规划一体化算法研发与迭代,搭建传感器数据到驾驶指令的全链路模型能力,适配量产行车场景。
3、负责端到端模型数据体系建设,完成数据清洗、增广与优化,解决复杂路况、极端工况等场景适配问题,提升模型通用性能。
4、开展模型训练调优、消融实验与架构对比,结合强化学习等技术优化模型效果,沉淀标准化实验与研发文档。
5、搭建端到端模型仿真测试体系与数据处理工具,支撑模型性能评测、迭代优化与效果验证。
6、聚焦无高精地图导航场景,优化端到端模型道路认知与导航推理能力,提升城市、高速无图场景智能驾驶体验。
7、跟进端到端自动驾驶、轨迹预测前沿技术,完成技术调研与方案落地,配合仿真、实车团队完成问题迭代,保障模型稳定量产。

岗位要求
1、硕士及以上学历,计算机、软件工程、车辆工程、自动化、机器人、测绘、导航、数学、GIS等相关专业,专业基础扎实。
2、熟悉地理位置坐标系、里程计坐标系等各类定位坐标系定义,精通IMU、GNSS、摄像头、激光雷达、轮速等车载传感器工作原理、信号特性及优劣势。
3、熟练掌握Linux环境下C++开发、编译与调试,精通Python数据分析与算法开发;熟悉PyTorch、Docker、ROS等开发工具与系统,具备完整的算法工程落地能力。
4、熟练掌握LOAM、FAST-LIO、LIO-SAM、VINS-Mono等主流SLAM框架,熟悉GNSS/INS组合定位算法;了解SD/HD智驾地图格式,熟悉ADASIS、OpenDRIVE、OSM等开源地图规范者优先。
5、具备良好的算法调研、问题分析与攻坚能力,能够协同上下游完成算法联调、迭代与交付落地,学习能力强,关注定位建图与车载地图前沿技术。
加分项:熟悉QGIS、SQLITE工具;具备AI Agent落地开发、辅助解决实际研发问题的相关经验;了解各类视觉/语言大模型、有高水平论文产出、熟悉开源深度学习定位框架者优先。

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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