（先加微信：duke-simon 拿项目手册，画像精准再做单） 1. 预测及端到端模型的选型、设计、实现及训练，并在车端SoC上部署实现模型及前后处理，达到效率要求； 2. 建立模型训练及评测所需数据的标注规则，与工具链部门共同实现目标数据的搜集及清洗，并基于模型表现对数据进行调整、配平等操作； 3. 基于路测及上下游反馈的问题，设计方案，对已有模型进行调试，并修复问题； 4. 引入规则化等方案，对模型结果进行后处理，滤除一些明显的问题。

1. 本科及以上学历，专业方向包括计算机、软件、自动化、模式识别等理工科，工作经验不小于2年； 2. 具备较强的编程能力，精通Python及C++语言，熟悉Docker容器化部署，有良好的编程习惯和标准化的代码风格； 3. 熟悉模型开发的基础流程体系，有数据清洗、挖掘、标注、数据导入、模型训练、车端部署等全流程体系的开发经验； 4. 熟悉VectorNet、DenseTNT、QCNet等常见的预测模型结构，至少有1-2个预测/端到端模型的全流程开发及部署经验。 5. 熟悉Transformer、UniAD等常见的主流端到端模型架构，熟悉车规级端到端模型全链路的训练和部署方案。 加分项： 1、有预测/端到端数据挖掘的脚本开发经验； 2、对预测/规控输出轨迹的规则化处理流程及常见方法比较熟悉，加分项：有规则化预测算法或规控算法的开发经验； 3、踏实靠谱，具备良好的团队内及跨团队沟通能力。