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工作職責(zé) 1. 負(fù)責(zé)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如Online/Offline RL、Model-based RL）的自動駕駛行為決策與運(yùn)動規(guī)劃算法研發(fā)，重點(diǎn)解決結(jié)構(gòu)化道路（高速、城市快速路）及非結(jié)構(gòu)化場景（自動泊車）中的動態(tài)交互與博弈問題； 2. 針對復(fù)雜動態(tài)場景（密集車流、無保護(hù)路口、人車混流），設(shè)計基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策規(guī)劃算法，通過大規(guī)模分布式訓(xùn)練系統(tǒng)提升策略的智能性、安全性及泛化能力； 3. 構(gòu)建與迭代仿真環(huán)境（如CARLA、NVIDIA Isaac）與世界模型，推動強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略的仿真訓(xùn)練與實(shí)車遷移（Sim2real），形成“真實(shí)數(shù)據(jù)→仿真訓(xùn)練→實(shí)車驗(yàn)證”的閉環(huán)優(yōu)化； 4. 參與全棧自動駕駛決策控制系統(tǒng)的開發(fā)，對接感知、預(yù)測、端到端模塊，實(shí)現(xiàn)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策規(guī)劃算法在車載平臺上的部署、性能優(yōu)化與實(shí)車路測； 5. 跟蹤強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動駕駛領(lǐng)域的前沿進(jìn)展（如大模型與RL結(jié)合、逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體博弈），進(jìn)行技術(shù)預(yù)研與算法創(chuàng)新，推動研究成果在量產(chǎn)項目中的應(yīng)用與落地。 任職資格 1. 計算機(jī)科學(xué)、自動化、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷； 2. 具備扎實(shí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，熟悉主流RL算法（PPO、SAC、TD3、IQL等），并至少在一項自動駕駛或機(jī)器人項目中具有RL算法落地經(jīng)驗(yàn)； 3. 熟練掌握Python/C ，熟悉PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架，具備大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)分布式訓(xùn)練（如Ray、Kubernetes）或仿真平臺開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 4. 熟悉自動駕駛決策規(guī)劃常見方法（如MDP/POMDP、搜索與優(yōu)化算法），并能夠?qū)?qiáng)化學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)規(guī)劃方法（如MPC、Lattice）結(jié)合解決實(shí)際問題； 5. 具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，熟悉優(yōu)化理論、概率論、車輛動力學(xué)建模，能夠支撐RL算法中的獎勵函數(shù)設(shè)計、策略優(yōu)化與安全約束處理。 加分項： 1. 在NeurIPS、ICLR、ICML、ICRA、CoRL等會議或期刊發(fā)表過強(qiáng)化學(xué)習(xí)相關(guān)論文； 2. 具備自動駕駛量產(chǎn)項目（如NOA、LCC）或L4級項目（Robotaxi、Robobus）中RL算法集成與調(diào)試經(jīng)驗(yàn)； 3. 熟悉仿生學(xué)習(xí)、逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)、世界模型等技術(shù)，具備數(shù)據(jù)合成、評測基準(zhǔn)構(gòu)建或RL訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)經(jīng)驗(yàn)； 4. 熟悉ROS、Apollo等自動駕駛框架，或具備CARLA、Isaac Gym等仿真工具鏈的使用和開發(fā)能力。