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职位搜索/百度/自动驾驶端到端模型算法工程师(J89409)
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百度 (Baidu)

职位信息

北京市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
普通员工/个人贡献者

标签

数据驱动深度学习强化学习多智能体系统博弈论轨迹生成Pytorch/Tensorflow自动驾驶规划
💡

核心评价

百度自动驾驶核心算法岗,技术前沿成长快,社会价值感强,薪资竞争力高,但需面对一线城市快节奏工作。

自动驾驶端到端模型算法工程师(J89409)

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:22 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于自动驾驶决策规划核心算法研发的岗位
你将负责设计并开发基于深度学习的驾驶行为决策模型和轨迹规划算法,解决复杂交通场景下的交互问题
同时,你需要研究强化学习等闭环训练技术,并构建数据驱动的规划能力提升流程

✓工作职责

设计基于深度学习的驾驶行为决策模型(如场景理解、交互意图博弈、自车轨迹规划),解决路口通行、变道博弈、礼让行人等复杂交互问题,开发端到端或分层的轨迹规划算法,结合深度学习与经典优化方法,生成平滑、安全、动态可适应的行驶轨迹
研究强化学习(RL)、递推训练等闭环训练技术,提升自动驾驶系统的拟人化水平和实际路测表现
研究适用于规划模型的数据驱动流程,通过研究数据、认识数据、开发数据来驱动规划能力的增长
负责PNC产线的工程架构开发和升级,负责PNC数据feature的开发,包括新字段、数据挖掘和数据画像

⭐最低要求

计算机科学、机器人学、控制工程、应用数学等相关专业硕士/博士在读,或具备同等研究经验
熟练掌握深度强化学习(DRL)、模仿学习(Imitation Learning)、序列决策(POMDP)等方法的理论与实践
熟悉数据获取、筛选、清洗流程,对数据有深入的认识和理解
熟悉PyTorch/TensorFlow框架,具备Python/C++编程能力及Linux开发经验
了解经典决策规划算法(如A、RRT、MPC)或控制理论(如车辆动力学模型)
熟悉自动驾驶决策规划任务(行为决策、轨迹生成、交互建模)及数据集(nuPlan、Waymo Motion Dataset)

👍优先资格

有过数据驱动经验的同学优先
具备多智能体系统、博弈论、不确定性推理(Bayesian Networks)经验者优先
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