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职责描述： 1.设计、实现并优化基于深度神经网络的on-policy强化学习规划算法，如PPO、TRPO、A2C/ACKTR、自然策略梯度等及其变种。 2.将复杂的连续/离散空间规划问题（如机器人运动、游戏长程决策、资源动态调度）建模为马尔可夫决策过程，并设计合适的状态/动作表征、奖励函数。 3.构建高效的数据采集-策略训练闭环，管理on-policy交互产生的数据流与策略更新流程。 4.应用分层强化学习、课程学习、模仿学习等技术，以提升规划策略的收敛速度和学习效果。 任职要求： 1.教育背景：计算机科学、人工智能、自动化、应用数学等相关专业的硕士或博士学历。 2.精通强化学习基础理论（MDP、贝尔曼方程、策略梯度定理）。 3.深入理解on-policy与off-policy方法的本质区别，清楚知道on-policy方法的优缺点及适用场景。 4.熟练掌握深度学习原理及主流网络架构（CNN,RNN/LSTM,Transformer等）。 5.有使用主流DRL框架（如RayRLlib,Stable-Baselines3,IsaacGym,Tianshou等）或从零实现on-policy算法（如PPO）的项目经验。

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岗位职责 1.速度规划算法代码的维护和迭代。 2.开发基于场景的自适应速度决策框架，支持城市、高速、泊车等各类驾驶场景。 3.设计并实现考虑交通参与者交互行为的速度决策与轨迹优化算法。 4.负责速度曲线平滑算法开发，融合车辆动力学约束与乘坐舒适性要求。 5.与行为决策、轨迹规划、控制模块紧密协作，确保系统整体性能最优。 基本要求 1.硕士及以上学历，计算机、自动化、车辆工程、机器人学等相关专业。 2.3年以上自动驾驶决策规划、速度规划或相关领域研发经验。 3.扎实的数学与优化理论基础，精通最优控制理论（LQR,MPC，DDP）、凸优化、数值计算，能独立建模和求解速度规划中的优化问题。 4.精通C++，熟悉Linux开发环境。 5.熟悉车辆纵向动力学模型及其在速度规划中的应用。 6.具备优秀的分析解决问题能力，对智能驾驶技术有强烈热情。 base：上海，芜湖，深圳

岗位职责： 1.负责时空走廊（Spatio-TemporalCorridor）构建的算法开发 2.负责时空联合规划算法中的粗解生成算法开发 3.负责多目标交互博弈决策框架构建和算法开发 4.负责三维时空轨迹优化算法的开发 基本要求： 1.硕士及以上学历，计算机科学、自动化、车辆工程、robotics或相关专业。 2.3年以上自动驾驶决策规划相关领域研发经验（优秀博士生可放宽）。 3.扎实的数学基础，精通最优控制理论（如i-LQR、MPC）、数值优化、微积分、线性代数。 4.精通C++，熟悉非线性求解器（如IPOPT,ACADO,FORCESPro）或有自研高效求解器的实际项目经验。 5.精通高维空间中的规划算法：对A、HybridA、RRT/RRT*、StateLattice等搜索/采样算法在三维（尤其是带时间维）空间中的应用有深刻理解和实践。 6.熟悉车辆动力学模型（Kinematic&DynamicBicycleModel）及其在轨迹优化中的应用。 7.具备出色的分析问题和解决问题的能力，对解决极具挑战性的技术问题充满激情。 优先考虑： 1.有时空联合规划相关的完整项目经验或高质量学术论文（如使用MPC、Spatio-TemporalLattice、Optimization-based方法）。 2.熟悉POMDP规划、博弈论（GameTheory）在自动驾驶中的应用，并有相关实践。 3.主导或深度参与过城区领航辅助驾驶（CityNOA）的量产或大规模路测项目，并负责核心规划模块。 base:上海，芜湖，深圳

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