About The Role

1.开展多模态交通参与者（机动车、两轮车、行人等）行为意图与长时域轨迹预测核心算法研发与性能优化；
2.融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达及高精地图语义，研发基于时空 Transformer、GNN、Diffusion Model 等前沿架构的交互式预测模型，持续提升复杂城口场景预测准确率；
3.构建数据闭环：设计自动标注与难例挖掘流程，搭建千万级交互场景数据集，支持模型周级迭代；负责预测不确定性建模与风险评估，输出预测置信度、碰撞概率及可行驶区域，为下游决策规划提供安全约束；
4.参与预测-规划一体化联合优化，将预测结果直接嵌入 MPC/强化学习代价函数，实现“预测即决策”的端到端验证；
5.跟踪 CV/ML/Robotics 顶级会议最新成果，快速完成原型验证并推动量产落地。"
1.计算机、自动化、交通工程、机器人等相关专业硕士学历；
2.深入掌握轨迹预测、行为建模、时空序列预测等算法，有城域复杂场景实际量产经验者优先；
3.具备扎实的概率论、优化理论及深度学习数学基础，能独立推导并改进损失函数；
4.熟练使用 Python/C++，熟悉 PyTorch/TensorRT，具备大规模分布式训练与车端实时部署经验；
5.熟悉 ROS2、Pandas、GeoPandas、scikit-learn、PyG 等工具链，具备大数据处理与可视化分析能力；
6.具备良好的团队协作精神和沟通能力，工作认真负责，对“零事故”有技术执念。"

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自动驾驶预测算法实习生

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