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職責描述： 1. 負責自動駕駛汽車在結構化道路（如高速、城市快速路）及非結構化場景（如自動泊車）中的行為決策與運動規劃算法研發，設計安全、舒適且符合交規的行駛策略； 2. 負責復雜動態場景（如密集車流切入切出、無保護路口、人車混流）的處理策略設計、算法實現與迭代優化，提升系統的智能性和可靠性； 3. 對接上游感知、定位模塊和下游車輛控制模塊，進行系統集成與聯合調試，確保決策規劃模塊與整個自動駕駛系統協同穩定工作； 4. 負責算法的實車部署、車載嵌入式平臺性能優化、仿真測試及大規模路測驗證，支持量產項目的落地應用； 5. 持續跟蹤業界前沿技術（如數據驅動、強化學習、大模型在規劃中的應用），進行技術預研和算法創新，保持技術競爭力。 任職要求： 1. 計算機科學、自動化、電子工程、機器人學、車輛工程、數學或相關專業??的本科及以上學歷； 2. 具備?量產決策規劃算法??項目經驗，如參與過NOA（自動導航輔助駕駛）、LCC（車道居中控制）等功能的研發、調試和量產交付流程； 3. 擁有?L4級別自動駕駛項目??的研發經驗，熟悉高性能決策規劃系統在復雜場景下的挑戰和解決方案，有Robobus、Robotaxi等相關項目經驗者更佳； 4. 熟練掌握C/C 語言?，具備扎實的編程功底和良好的數據結構與算法基礎，有在Linux系統下進行實際自動駕駛系統集成開發的經驗； 5. 熟悉?ROS（機器人操作系統）??、Apollo等自動駕駛開源框架或機器人系統的開發環境； 6. 具備?Python??編程能力，用于算法原型快速開發、數據分析和工具腳本編寫； 7. 熟悉常見的決策規劃算法?：精通??圖搜索算法??（如A、Hybrid A）、??基于采樣的算法??（如RRT、CL-RRT）、??優化理論方法??（如QP、MPC、Lattice Planner）以及??決策理論??（如有限狀態機FSM、馬爾可夫決策過程MDP/POMDP）； 8. 具備扎實的數學基礎?：深厚的??數值優化??、??計算幾何??、??圖論??、??統計學??和??車輛運動學/動力學模型??知識，并能將其應用于解決實際工程問題。 加分項?： 1. 了解?機器學習、深度學習、強化學習??在自動駕駛決策規劃中的應用； 2. 熟悉?敏捷開發、持續集成、仿真回歸??等量產開發流程和工具鏈（如CarSim、 Logsim、CarMaker）； 3. 擁有開源自動駕駛社區（如Apollo、Autoware、Carla）的開發經驗； 4. 優秀的英文文獻閱讀能力，能夠跟蹤、學習并實踐業界前沿算法。