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2027AIDU-端到端系统架构师(J99978)
2027AIDU-端到端系统架构师(J99978)
发布于 1 天前实习/见习
北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
PyTorch
自动驾驶
序列决策
模仿学习
深度强化学习
决策规划
Nuplan
AI 估算 · 4k–8k
实习岗位，百度自动驾驶技术部，硕博在读，通常按日薪计算，月薪范围参考一线大厂实习薪资水平。
职位详情
关于这个职位
该职位是百度自动驾驶技术部的端到端系统架构师实习生岗位，面向在读硕博，专注于设计并训练端到端模型，应用生成模型、模仿学习、强化学习提升自动驾驶的规划与推理能力
你将参与数据生成与模型迭代，探索最优数据使用策略，并有机会在CoRL、ICRA等顶会发表论文
这是一个前沿技术研发实习，适合有志于自动驾驶决策规划方向的同学
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
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）
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、IROS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
对复杂系统建模有强烈兴趣，具备严谨的逻辑思维与跨学科协作能力
工作职责
端到端系统 -构建强大且扩展性强的端到端系统，设计和训练端到端模型，规模化解决自动驾驶问题
-应用生成模型、模仿学习、强化学习等提升模型规划及推理能力
数据与模型迭代 -探索数据采集与数据生成方法，提升训练数据的多样性与质量
-研究并实现适用于预训练与后训练阶段的最优数据使用策略
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度自动驾驶技术部处于行业领先地位，接触前沿技术和真实业务场景
- 实习期间可参与端到端模型的核心研发，技能积累含金量高
- 公司平台大，资源丰富，有优秀导师指导，成长空间大
- 技术要求高，需要同时掌握强化学习、模仿学习、决策规划等多个领域的知识
- 实习周期内需快速上手并产出成果，工作强度较大
- 适合对自动驾驶决策规划有强烈兴趣，具备扎实强化学习背景，且希望在大平台积累前沿技术经验的硕士/博士在读同学
缺点 / 挑战
- 自动驾驶行业竞争激烈，对创新能力和学术能力有较高要求
角色解读
- 在百度自动驾驶技术部积累端到端模型与决策规划的实践经验，有机会参与顶级会议论文发表
- 实习结束后可转正为正式员工，向高级算法工程师或架构师方向发展
- 未来可深入自动驾驶系统架构设计，成为领域专家或技术负责人
- 设计并训练端到端模型，用于自动驾驶的感知、预测和规划，提升系统整体性能
- 应用生成模型、模仿学习和强化学习等前沿技术，改善模型的规划与推理能力
- 探索数据采集与生成方法，优化训练数据的多样性和质量，并研究预训练与后训练的数据使用策略
- 扎实的深度强化学习、模仿学习、序列决策理论基础，能够独立设计和实现相关算法
- 熟练使用PyTorch框架，具备Python和C++编程能力，熟悉Linux开发环境
- 了解经典决策规划算法（如A*、RRT*、MPC）或控制理论，以及自动驾驶相关数据集
申请策略
- 申请时建议附上相关研究或项目报告，展示对端到端模型的理解
- 关注百度Apollo和AIDU项目动态，了解技术方向，面试时展现与团队的契合度
- 突出人工智能相关研究项目或论文，尤其是强化学习、模仿学习在机器人或自动驾驶中的应用
- 强调PyTorch、C++编程经验和Linux开发能力，列举具体项目成果
- 如果有决策规划竞赛经历或开源项目贡献（如Apollo、Autoware），务必突出
- 补充或巩固强化学习（如PPO、SAC）和模仿学习（GAIL、BC）的实践
- 熟悉nuPlan、Waymo Motion Dataset等自动驾驶数据集，练习数据预处理和模型训练
面试指南
- 对于理论问题，先给出定义和基本原理，再结合自身项目经验举例分析
- 对于实践问题，按照“问题分析→方案设计→实验验证→结果讨论”的结构回答
- 对于开放性问题，展示批判性思维，可以提出自己的创新点或改进思路
- 请详细解释端到端自动驾驶模型与传统模块化方法的优缺点
- 如何结合深度强化学习和模仿学习来训练决策规划模型？
- 你如何看待数据多样性对端到端模型的影响？如何提升数据质量？
- 请介绍一个你参与过的机器人或自动驾驶相关项目，你在其中的角色和贡献
- 你对POMDP在自动驾驶决策中的应用有什么见解？
匹配度报告
70
综合匹配度
顶尖自动驾驶实习，前沿技术栈与超大平台，但工作强度大、WLB一般。
适合人群
最适合重视技术成长与前沿探索、愿意高强度投入的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利60
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利匹配
60中等
实习生薪资相对全职较低，但百度提供有竞争力的实习津贴和免费餐饮等福利，能满足基本补偿需求。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展匹配
90较高
该职位技术前沿，涉及强化学习、模仿学习等核心AI技术，能深度参与端到端自动驾驶系统研发，发展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度强化学习、模仿学习、序列决策、PyTorch、自动驾驶、端到端模型
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
实习通常在北京办公，需现场工作，未提及弹性工时，且自动驾驶行业工作强度可能较高，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
自动驾驶是高速增长赛道，致力于解决出行安全与效率问题，社会意义强，技术创新度高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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