1、负责行车功能（如ACC, LCC, ALC, NOA/NOP, 交通灯识别、路口通行等）的整体技术路线、架构设计和开发交付。 2、定义行车功能的性能指标（舒适性、安全性、通行效率、场景覆盖率）并确保达成。 3、导行车功能相关的场景库建设（Corner Case挖掘与定义）。 4、驾驶行为决策：跟车策略（距离、时距调节）、安全换道决策（发起时机、目标车道选择、博弈交互）、超车策略、路口通行逻辑（无保护左转/右转、环岛）、汇入/汇出主路、施工区/特殊区域应对策略。 5、开发基于规则、学习或混合方法的决策模型，确保决策的安全、舒适、拟人化和高效。将决策意图转化为可执行的轨迹要求。 6、根据行为决策的意图和实时感知/定位/地图信息，生成**安全、舒适、符合交通规则**的车辆运动轨迹（路径+速度）。 7、解决高速场景下的轨迹平滑性、乘坐舒适性（加速度/加加速度控制）、动态避障（尤其对高速移动物体）、轨迹预测误差补偿等问题。 8、用和优化规划算法（如Lattice, Sampling-based, Optimization-based, Learning-based）以适应复杂动态环境。 9、深入理解具体行车功能（如NOA）的用户体验细节、性能边界定义、功能交互逻辑（如变道确认方式、脱手检测策略）。 10、负责功能定义文档的细化和落地，确保开发实现符合产品设计意图。 11、分析用户反馈和测试数据，驱动具体功能的迭代优化。

学历：本科及以上 专业：智能驾驶、机械、车辆工程、电器等汽车相关专业 工作经验：有8年以上智能驾驶系统开发经验，项目管理经验 技能要求：熟练运用Office、CATIA、CAD、CANoe等软件， 1. 系统架构设计：具备系统工程知识，能够进行顶层设计和架构规划。理解智能驾驶系统的层次结构，包括感知层、决策层和执行层，并能够进行模块化设计。 2. 硬件知识：熟悉车载计算平台（如ECU、域控制器）的设计和选型。理解各种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）的工作原理和集成方法。 3. 软件开发技能：熟练掌握编程语言（如C/C++、Python）和开发工具。具备实时操作系统（RTOS）的开发经验，能够实现高性能的实时处理。 4. 算法与数据处理：了解计算机视觉、机器学习、深度学习等技术，能够开发和优化感知算法。 熟悉路径规划、决策控制算法，能够设计和实现智能驾驶的决策逻辑。 5. 通信与网络：掌握车载通信协议（如CAN、LIN、Ethernet）和V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术。了解无线通信技术（如5G）在智能驾驶中的应用，能够设计可靠的通信架构。 6. 系统集成：具备跨学科的系统集成能力，能够将硬件、软件和算法无缝集成。理解和实现系统的功能安全（ISO 26262）和信息安全（ISO/SAE 21434）要求 7. 仿真与测试：熟悉HIL（Hardware-in-the-Loop）、SIL（Software-in-the-Loop）和VIL（Vehicle-in-the-Loop）等测试方法。能够进行系统仿真和性能验证，确保智能驾驶系统的可靠性和安全性。 8. 功能安全和可靠性：深入理解ISO 26262功能安全标准，能够设计和验证安全关键系统。 具备系统可靠性分析能力，能够进行故障模式与影响分析（FMEA）。 9. 项目管理和协作：具备良好的项目管理能力，能够制定项目计划并协调团队合作。 优秀的沟通能力，能够与跨职能团队（如硬件、软件、算法）高效协作。 10. 前沿技术跟踪：跟踪智能驾驶领域的最新技术和趋势，如自动驾驶芯片、边缘计算、人工智能等。具备创新思维，能够将前沿技术应用到智能驾驶系统架构中。