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工作職責 1. 負責基于強化學習（如Online/Offline RL、Model-based RL）的自動駕駛行為決策與運動規(guī)劃算法研發(fā)，重點解決結(jié)構(gòu)化道路（高速、城市快速路）及非結(jié)構(gòu)化場景（自動泊車）中的動態(tài)交互與博弈問題； 2. 針對復雜動態(tài)場景（密集車流、無保護路口、人車混流），設(shè)計基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策規(guī)劃算法，通過大規(guī)模分布式訓練系統(tǒng)提升策略的智能性、安全性及泛化能力； 3. 構(gòu)建與迭代仿真環(huán)境（如CARLA、NVIDIA Isaac）與世界模型，推動強化學習策略的仿真訓練與實車遷移（Sim2real），形成“真實數(shù)據(jù)→仿真訓練→實車驗證”的閉環(huán)優(yōu)化； 4. 參與全棧自動駕駛決策控制系統(tǒng)的開發(fā)，對接感知、預測、端到端模塊，實現(xiàn)基于強化學習的決策規(guī)劃算法在車載平臺上的部署、性能優(yōu)化與實車路測； 5. 跟蹤強化學習在自動駕駛領(lǐng)域的前沿進展（如大模型與RL結(jié)合、逆強化學習、多智能體博弈），進行技術(shù)預研與算法創(chuàng)新，推動研究成果在量產(chǎn)項目中的應用與落地。 任職資格 1. 計算機科學、自動化、機器學習、機器人學等相關(guān)專業(yè)本科及以上學歷； 2. 具備扎實的強化學習理論基礎(chǔ)，熟悉主流RL算法（PPO、SAC、TD3、IQL等），并至少在一項自動駕駛或機器人項目中具有RL算法落地經(jīng)驗； 3. 熟練掌握Python/C ，熟悉PyTorch等深度學習框架，具備大規(guī)模強化學習分布式訓練（如Ray、Kubernetes）或仿真平臺開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先； 4. 熟悉自動駕駛決策規(guī)劃常見方法（如MDP/POMDP、搜索與優(yōu)化算法），并能夠?qū)娀瘜W習與傳統(tǒng)規(guī)劃方法（如MPC、Lattice）結(jié)合解決實際問題； 5. 具備良好的數(shù)學基礎(chǔ)，熟悉優(yōu)化理論、概率論、車輛動力學建模，能夠支撐RL算法中的獎勵函數(shù)設(shè)計、策略優(yōu)化與安全約束處理。 加分項： 1. 在NeurIPS、ICLR、ICML、ICRA、CoRL等會議或期刊發(fā)表過強化學習相關(guān)論文； 2. 具備自動駕駛量產(chǎn)項目（如NOA、LCC）或L4級項目（Robotaxi、Robobus）中RL算法集成與調(diào)試經(jīng)驗； 3. 熟悉仿生學習、逆強化學習、世界模型等技術(shù)，具備數(shù)據(jù)合成、評測基準構(gòu)建或RL訓練基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)經(jīng)驗； 4. 熟悉ROS、Apollo等自動駕駛框架，或具備CARLA、Isaac Gym等仿真工具鏈的使用和開發(fā)能力。