岗位职责：1.根据不同业务场景，设计、实现并优化从多模态感知（摄像头、LiDAR、毫米波）输入到车辆控制指令输出的全链路 端到端自动驾驶模型；2.探索并实施基于 Transformer、BEV、Diffusion Model、World Model 等架构的一体化感知–决策–控制方案，以提升系统在长尾场景下的泛化能力；3.构建数据驱动训练流程，开发自动化工具（如针对 corner case 的主动学习策略），提升模型鲁棒性与性能； 4.优化模型实现与部署：模型轻量化、算法在嵌入式平台（如 NVIDIA Orin、TensorRT、ONNX 等）上的实时推理能力提升 ；5.搭建仿真与实车测试 pipeline，包括 CARLA、LGSVL 等仿真平台，以及算法在真实车辆上的闭环验证 ；6.跟踪并融入自动驾驶领域前沿技术（如 Occupancy Networks、NeRF、大模型在自动驾驶中的应用等），推动技术创新应用落地 。岗位要求：1.计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业硕士及以上学历（仅限985或211学校），2-5 年端到端自动驾驶算法相关研发经验 ；精通 C/C++ 和 Python 编程，具备良好的算法基础（机器学习、数据结构、优化算法等）；2.熟练掌握 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，有模型训练、推理优化与部署工具链使用经验（如 TensorRT、ONNX） ；3.熟悉自动驾驶技术栈：感知（目标检测、语义分割、多传感器融合）、预测/行为预测、规划/轨迹生成等模块；4.有基于 Transformer、BEV 模型、多传感器融合或世界模型等技术经验者优先 ；5.有仿真环境（如 CARLA、LGSVL）和实车部署经验优先； 6.有顶会（如 CVPR、NeurIPS、ICRA 等）论文发表经验，或算法竞赛获奖经验者优先 ；7.熟悉 ROS/ROS2、Apollo、Autoware 等自动驾驶开源框架优先 。工作地点可选深圳或重庆，同等条件优先重庆。

公司重点开展信息架构技术、集群协调控制技术、环境感知技术、能源管控技术、自主驾驶技术、车辆控制技术、系统仿真技术和人机交互智能技术等无人化、智能化技术研究，快速实现智能装备产业落地，推进新质装备升级突破。公司拥有科研团队180余人，其中博士25人，硕士80余人。拥有较健全的人才发展体系和薪酬激励机制。