规划算法工程师

职位描述

岗位职责： 以自动泊车为核心场景，探索深度强化学习（DRL）在低速复杂环境轨迹规划中的应用范式，构建具备脱困与自主应变能力的规划策略 研究 RL 与 Hybrid A* 等传统规划算法的混合架构方案，探索“边走边规划”的滚动时域决策策略，从根本上优化动态重规划能力与乘坐舒适性 搭建或扩展公司已有泊车仿真训练环境，设计奖励函数与训练策略，完成模型训练、闭环测试及实车部署验证 跟踪行业前沿技术演进，负责团队技术路线规划与人才培养

职位要求

必须项： 硕士及以上学历，机器人学、人工智能、自动化等相关专业，博士优先 深入理解深度强化学习核心算法（PPO / SAC / DQN 等），有实际自动驾驶或机器人运动规划项目落地经验 熟悉 Hybrid A*、RRT 等经典路径规划算法，清楚认知其局限性 熟练使用 PyTorch / TensorFlow，精通 C++ / Python 加分项： 有 APA/AVP 量产项目经历 有嵌入式平台模型部署与推理优化经验 关注 CoRL / ICRA / IROS 等顶会前沿成果 有技术带队经验