崗位職責：1.根據不同業務場景，設計、實現并優化從多模態感知（攝像頭、LiDAR、毫米波）輸入到車輛控制指令輸出的全鏈路 端到端自動駕駛模型；2.探索并實施基于 Transformer、BEV、Diffusion Model、World Model 等架構的一體化感知–決策–控制方案，以提升系統在長尾場景下的泛化能力；3.構建數據驅動訓練流程，開發自動化工具（如針對 corner case 的主動學習策略），提升模型魯棒性與性能； 4.優化模型實現與部署：模型輕量化、算法在嵌入式平臺（如 NVIDIA Orin、TensorRT、ONNX 等）上的實時推理能力提升 ；5.搭建仿真與實車測試 pipeline，包括 CARLA、LGSVL 等仿真平臺，以及算法在真實車輛上的閉環驗證 ；6.跟蹤并融入自動駕駛領域前沿技術（如 Occupancy Networks、NeRF、大模型在自動駕駛中的應用等），推動技術創新應用落地 。崗位要求：1.計算機、人工智能、自動化、機器人等相關專業碩士及以上學歷（僅限985或211學校），2-5 年端到端自動駕駛算法相關研發經驗 ；精通 C/C++ 和 Python 編程，具備良好的算法基礎（機器學習、數據結構、優化算法等）；2.熟練掌握 PyTorch、TensorFlow 等深度學習框架，有模型訓練、推理優化與部署工具鏈使用經驗（如 TensorRT、ONNX） ；3.熟悉自動駕駛技術棧：感知（目標檢測、語義分割、多傳感器融合）、預測/行為預測、規劃/軌跡生成等模塊；4.有基于 Transformer、BEV 模型、多傳感器融合或世界模型等技術經驗者優先 ；5.有仿真環境（如 CARLA、LGSVL）和實車部署經驗優先； 6.有頂會（如 CVPR、NeurIPS、ICRA 等）論文發表經驗，或算法競賽獲獎經驗者優先 ；7.熟悉 ROS/ROS2、Apollo、Autoware 等自動駕駛開源框架優先 。工作地點可選深圳或重慶，同等條件優先重慶。

公司重點開展信息架構技術、集群協調控制技術、環境感知技術、能源管控技術、自主駕駛技術、車輛控制技術、系統仿真技術和人機交互智能技術等無人化、智能化技術研究，快速實現智能裝備產業落地，推進新質裝備升級突破。公司擁有科研團隊180余人，其中博士25人，碩士80余人。擁有較健全的人才發展體系和薪酬激勵機制。