- 智能駕駛
- 計算機相關(guān)專業(yè)
- 深度學(xué)習(xí)經(jīng)驗
# Responsibilties
1、 將具有嘈雜、不確定和不完整信息的軌跡決策和規(guī)劃問題(例如變道,并道、擇道,狹窄道路等)轉(zhuǎn)化為定義明確的 ML 問題。
2、設(shè)計ML模型學(xué)習(xí)人類司機的決策規(guī)劃行為,提升傳統(tǒng)決策規(guī)劃算法計算效率,部署模型于多個車型、車輛平臺和城市。實現(xiàn)更快、更人性化的軌跡決策規(guī)劃。
3、處理大量真實世界的數(shù)據(jù)并開發(fā)適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)清理,數(shù)據(jù)標(biāo)注,數(shù)據(jù)分類和特征提取流水線。
4、與其他團(tuán)隊合作,包括其他規(guī)劃、感知、預(yù)測和系統(tǒng)工程團(tuán)隊,共同推動數(shù)據(jù)驅(qū)動算法的開發(fā)。
# About You
1、計算機,機器人,自動化,統(tǒng)計,數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè);
2、掌握前沿機器學(xué)習(xí)算法理論與實踐;
4、有實際工程經(jīng)驗,熟悉 Python, C++ 語言,熟悉Pytorch或者TensorFlow;
3、掌握傳統(tǒng)決策規(guī)劃算法(Hybrid astar,dijkstra,凸優(yōu)化等)優(yōu)先;
5、具有推薦算法,無人車預(yù)測算法,模仿學(xué)習(xí),強化學(xué)習(xí)經(jīng)驗者優(yōu)先;
6、具有GPU算法經(jīng)驗者優(yōu)先;