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
有过数据驱动经验的同学优先
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）