端到端自动驾驶算法开发： 负责感知（目标检测、语义分割、多传感器融合）、预测（行为预测、轨迹生成）、规划（路径规划、决策优化）等模块的算法设计与实现。 探索基于深度学习（BEV、Transformer、Diffusion等）的端到端自动驾驶技术，提升系统整体性能。 高精地图与定位算法： 研发基于视觉/LiDAR/高精地图的定位算法（如SLAM、HD Map匹配），优化自动驾驶车辆的定位精度与鲁棒性。 结合地图先验信息，提升感知与规划模块的效率和安全性。 仿真与实车部署： 搭建算法验证 pipeline，利用CARLA、LGSVL等仿真工具进行测试迭代。 支持算法在车端/云端的工程化落地，解决实时性、资源占用等实际问题。 前沿技术探索： 跟踪学术界与工业界最新进展（如Occupancy Networks、NeRF、大模型在自动驾驶中的应用），推动技术创新。

必备条件 学历与专业： 计算机、自动化、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历。 技术能力： 熟练掌握Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架。 扎实的计算机视觉、机器学习基础，熟悉目标检测、跟踪、SLAM等方向。 熟悉自动驾驶经典算法（如Kalman滤波、A/RRT规划、PID/MPC控制）。 具备高精地图、点云处理（PCL/Open3D）、多传感器标定经验者优先。 工程经验： 有自动驾驶相关项目经历（如感知算法开发、仿真测试、实车部署）。 熟悉ROS/ROS2、Apollo/Autoware等开源框架者加分。