自动驾驶端到端算法实习生

团队方向

参与自动驾驶端到端模型相关研发与迭代，包括但不限于端到端感知-预测-规划一体化等方向。

岗位职责

1. 端到端模型研发与实验：参与端到端模型训练、调参、消融实验、基线复现与迭代优化，支持端到端感知-预测-规划一体化等方向的能力提升。

2. 开环评测：参与开环评测体系搭建与评测执行，设计或维护评测指标，输出评测报告与结论。

3. 数据可视化：使用 Python 实现数据分布、指标趋势、场景对比、模型诊断等可视化与自动化报表。

4. 问题跟进与分析：与规控、数据、标注、工程、评测等团队协作，定位模型薄弱场景、Bad Case 与回归问题，推动问题闭环。

5. 论文调研与实验复现：跟踪端到端自动驾驶等前沿方向，完成论文调研、复现与业务落地探索。

6. AI 提效：使用 AI 工具为现有研发流程提效，包括代码开发、实验管理、数据分析、文档撰写与问题排查等。

7. 工具与 Pipeline 开发：使用 Python/C++ 开发数据处理、评测、自动化脚本、可视化与实验工具，提升团队研发效率。

任职要求

1. 硕士及以上在读，欢迎博士，计算机、人工智能、自动化、机器人、车辆工程、电子、统计学、数学等相关专业。

2. 熟悉深度学习基础，了解 Transformer、BEV、多模态、端到端模型、规划控制等至少一个方向。

3. 具备较强的论文阅读与复现能力，能够跟踪英文前沿文献并转化为实验。

4. 熟悉 Python，具备良好的工程与数据处理能力；C++ 具备基础开发能力，能够阅读、修改或开发相关代码。

5. 熟悉 PyTorch 等深度学习框架，具备模型训练、实验对比、消融分析经验。

6. 具备数据分析与可视化能力，能用 Python 实现可视化，熟悉 NumPy、Pandas、Matplotlib等工具中的一种或多种。

7. 熟悉 Linux 开发环境，了解 Git、Docker 等常用工具。

8. 对自动驾驶端到端模型、开环评测、数据驱动有浓厚兴趣，具备较强的学习能力、沟通能力和责任心。

9. 能保证稳定实习 3 个月以上，每周工作 5 天，工作地点上海、 杭州可选

加分项

1. 熟悉 nuScenes、Waymo Open Dataset、Argoverse、KITTI 等自动驾驶数据集。

2. 有端到端自动驾驶相关项目或论文经验，尤其有相关方向的论文优先。

3. 熟悉 C++/CUDA/推理优化/模型部署，或有 ROS、大数据处理、向量数据库经验。

4. 有数据可视化、Dashboard、评测平台、实验管理平台建设经验。

5. 有使用 AI 工具提升研发效率的实践，如 Copilot、Cursor、ChatGPT、Claude 等。