计算机、自动化、电子工程、机器人、人工智能等相关专业，硕士及以上学历
熟悉学习式轨迹与规则式轨迹的融合策略与动态切换机制
能构建轨迹多维度评估指标体系，包括安全性、动态可行性、舒适性与效率
熟悉轨迹优化Trajectory Optimization(QP / SQP / MPC等), Motion Planning等核心算法
熟悉高精地图、车辆动力学模型及自动驾驶常见仿真平台（如LGSVL、CARLA）
具有扎实的C++/Python编程能力
优秀的问题分析与解决能力，良好的团队协作精神与沟通能力