工作职责：负责满足复杂场景和特殊任务要求的无人驾驶障碍物预测算法的探索、开发和改进，以及算法在实车中的落地部署和优化。 任职要求： • 具有扎实的数学基础和数学建模能力 • 熟知基本算法和算法优化的方法和思路，有较强的工程化能力 • 熟悉Linux系统，并且有较好的C/C++、Python语言编程经验和编程规范 • 熟悉各类传统的（如DBN, HMM）和deep learning（如TNT, MTR, EDA, Wayformer, MultiPath）障碍物意图和轨迹预测算法，并且具有相关算法和模型的开发和训练经验 • 了解预测-决策规划端到端的各种算法和模型（如VAD, PLUTO, TransDiffuser, DTPP） • 拥有良好的沟通表达和写作能力以及团队合作精神 优先考虑： • 有使用TensorRT, CUDA实际部署DL模型经验的，熟悉各类DL模型量化、剪枝等优化技巧的 • 有预测-决策规划端到端模型开发训练和部署经验的 • 发表过CVPR, NeurIPS, ICML, IROS, ICRA等AI和机器人领域顶会文章的