工作职责： 1.对复杂交互场景下周围交通参与者进行轨迹预测和行为预测算法进行研发和优化 2.配合infra团队完成算法模块的实车部署和性能优化 3.参与数据处理和标注流程的管理和构建，支持算法的评测、闭环迭代和持续优化 4.配合上下游算法团队进行交互式博弈预测和端到端算法的研发和落地 5.参与技术文档撰写，论文和专利写作

任职资格 职位要求： 1.具备扎实的编程和数据结构掌握能力，熟悉并掌握C++和Python语言。 2.熟悉Linux/ROS, Git,Bazel, CMake, GDB等开发工具，有预测领域的相关工程经验 3.有深度学习算法背景和扎实的数学基础，对常见的视觉模型(如ResNet, ViT等)和端到端模型(UniAD, VAD等)有了解 4.熟悉和掌握至少一种常用的深度学习框架，如TensorFlow, PyTorch,Caffe等。 5.熟悉各类物理模型(CTRV/KF等)、机器学习(如DBN, HMM)和深度学习(如MultiPath, DenseTNT, QcNet等)障碍物意图和轨迹预测算法，并且有相关模型和算法模块的开发、训练和端侧部署经验。 加分项： 1.具有自动驾驶量产项目经验，熟悉自动驾驶技术栈和主流预测决策算法； 2.有LLM/VLM/端到端预测决策研发经验； 3.在机器学习/计算机视觉相关高水平学术期刊上发表过论文