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职位搜索/百度/决策规划算法工程师(J93883)
Baidu logo
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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

深度学习PyTorch强化学习自动驾驶多智能体系统博弈论轨迹规划
💡

核心评价

技术前沿的核心算法岗,成长空间与意义感突出,薪资竞争力强,但对工作生活平衡的预期需谨慎。

决策规划算法工程师(J93883)

🤖 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算法研发的工程师职位
你将负责设计基于深度学习的驾驶行为决策模型,解决路口通行、变道博弈等复杂交互问题,并开发端到端的轨迹规划算法,生成安全、平滑的行驶轨迹
该职位要求你具备扎实的深度强化学习、模仿学习等理论基础,并熟悉自动驾驶相关数据集和开源框架

✓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
研究多智能体强化学习(MARL)、社会合规行为建模(Socially-Compatible Planning)等技术,提升自动驾驶系统的拟人化水平
运动规划与轨迹生成 - 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
探索不确定性环境下的实时规划策略(如应对突发障碍、极端天气)
交互与泛化能力提升

⭐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

具备多智能体系统、博弈论、不确定性推理(Bayesian Networks)经验者优先
在CoRL、ICRA、IV等机器人/自动驾驶顶会发表决策规划相关论文,或参与Apollo、Autoware等开源项目
熟悉决策规划开源框架,有机器人路径规划(如无人机、机械臂)开发经验
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