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岗位描述

岗位职责

纵向决策算法开发：面向 ACC、LCC 及 NOA 功能，针对 Mapless 和 SD 地图场景，开发目标选择与筛选、跟车、加减速、让行、汇入及路口通行等纵向决策算法。

多车交互与博弈决策：研究并应用 MCTS、AIDM 等博弈与交互决策算法，开展周围车辆行为与驾驶意图推演、车流演化分析及交互策略优化。

ST 图与轨迹优化：优化 ST 图构建、车流拟合及轨迹推演算法，提升复杂路口与非结构化道路的通行能力、决策稳定性与鲁棒性。

算法研究与场景评估：基于前沿论文持续优化算法，围绕安全性、通行效率、舒适性及系统级 KPI 开展场景化评估与验证。

多平台适配与优化：针对 J6B、J6M、NVIDIA Orin 等算力平台，优化算法实时性、计算效率及内存占用，支持量产部署。

任职资格

学历背景：计算机、电子工程、自动化、数学等相关专业硕士及以上学历。

专业能力：熟悉 ACC、LCC 或 NOA 相关决策规划算法，具备目标选择、多车交互、轨迹推演或复杂路口通行相关开发经验。

博弈与搜索算法：熟悉 MCTS、AIDM、多智能体博弈、纳什均衡、POMDP、A* 或动态规划等一种或多种算法，具备扎实的数学建模与算法优化能力。

编程与工程能力：精通 C++，熟练使用 Python，具备良好的算法实现与性能优化能力；熟悉多线程、嵌入式系统者优先。

研究与分析能力：能够独立阅读、复现和改进论文，具备复杂场景分析、KPI 设计及基于仿真和实车测试的算法优化能力。

加分项

具备 Mapless NOA、高速 NOA 或城市 NOA 量产开发经验。

具备车流拟合、参考线生成、交互式轨迹预测或复杂路口博弈决策经验。

具备 J6B、J6M、NVIDIA Orin 等平台的算法部署与性能优化经验。