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【优秀简历小妙招】
- 有实习经历必写
- 项目经历要写一些难度大的（一些很多人写的还是不放为妙，不然减分）
- 项目难点重点写
- 奖项：计算机相关奖项突出显示
【2024春招】软件工程师
职位描述：
深度参与自动驾驶硬件、驱动、算法、数据闭环、仿真平台、智驾准出等模块的开发。推进高级别辅助驾驶落地量产业务，打造更智能、更高效、更安全的人类出行方式。
职位要求：
1. 熟练掌握C/C++、Python、Go中至少一门开发语言；
2. 有Linux平台上的开发经验，有ROS开发经验，熟练掌握Git等工具；
3. 对学习新知识充满热情。愿意学习新的编程语言，软件开发技能以及无人驾驶领域的新知识；
4. 有团队合作意识，有主人翁意识。愿意以积极主动的心态迎接工作中的挑战，与团队一起完成目标。
加分项
1. 相关领域Master或PhD教育经历；
2. 丰富的工程项目相关的实习或工作经历；
3. 有参与开源代码库经历；
4. 有ACM获奖经历；
5. 熟悉TCP/IP、HTTPS/2.0、WebScoket通讯协议，对常见的RPC调用有一定使用经验。
【2024春招】Routing算法工程师
职位描述：
负责L2+下的Lane、Road的Guidance算法的研发，承接上游感知，对接下游规控。
职位要求：
1.熟悉 Linux 上 C++ 编程；
2.熟悉非线性优化、图论者优先；
3.有研读paper并工程复现的能力；
4.有深度学习背景者优先；
5.有ACM、RoboMaster和RoboCon相关经验优先。
【2024春招】SLAM算法工程师
职位描述：
1. 研发轨迹平滑、地图构建、地图匹配等算法；
2. 研发地图后端数据处理算法，包含数据自动化标注、分类；
3. 研发组合导航、LIO、VIO等算法。
职位要求：
1. 本科及以上学历；
2. 熟悉Linux 上的C++ 编程；
3. 熟悉传统的SLAM 算法；
4. 熟悉各种滤波器算法、三维重建或街景生成经验优先；有ACM经验者优先；对HD、SD数据工作经验者优先。
【2024春招】规划算法工程师
职位描述：
开发无人驾驶车辆的行为决策和路径规划算法。
职位要求：
1. 在相关领域的（机器人、计算机、自动化、计算数学等）BS/MS/PhD ；
2. 精通Linux 环境下C++编程，具有良好的OOP设计习惯，有在相关系统（机器人、无人机或车）平台上开发/实现相关算法模块的经验；
3. 熟悉常见轨迹生成及规划算法（A*、RRT*、Lattice based、MPC、Apollo EM）或者行为决策模型（POMDP等）；
4. 良好的数学基础，熟悉数值计算、数值优化相关的知识；
5. 具有控制领域经验优先；
6. 具备强化学习、模仿学习相关经验优先。
【2024春招】标定算法工程师
职位描述：
1. 负责自动驾驶多传感器联合标定方案设计与开发，包括Camera、Lidar、Radar、GNSS、IMU等；
2. 负责面向量产的标定方案设计与开发，包括下线标定和在线标定。
职位要求：
1. 计算机科学、数学、统计学、机器人等相关专业研究生及以上学历；
2. 熟练掌握和运用点云和图像处理相关算法，熟悉ROS、OpenCV、PCL、Ceres等常用开发工具和库；
3. 具备良好的数理基础，熟悉线性代数、多视几何、凸优化等；
4. 熟悉车载传感器工作原理，包括LiDAR、Camera、Radar、GNSS、IMU等；
【2024春招】预测算法工程师
职位描述：
负责自动驾驶场景下物体（车辆/行人/自行车）的行为意图/轨迹预测相关算法研究和落地。
任职要求：
1. 对深度学习或机器学习算法有比较深入的研究，理解常用的算法以及调优方法；
2. 良好的Python/C++编程基础，掌握基础的数据结构和算法；
3. 具备Pytorch/Tensorflow 等机器学习平台的使用经验；
4. 较好的团队合作精神和沟通能力，主动性强，有良好的自我驱动力。
加分项：
1. 有自动驾驶领域的经验，特别是预测相关的算法经验；
2. 有最优控制算法相关经验。
【2024春招】感知算法工程师
职位描述：
1. 负责计算机视觉关键算法研发，包括不限于2D/3D目标检测、识别、关键点检测、车道线识别、语义理解等算法研发；
2. 负责无人驾驶场景中多传感器融合感知算法开发与优化，包括Camera、Lidar与Radar等，包括但不限于目标检测和目标Tracking等算法研发。
职位要求：
1. 具备扎实的编程实现能力，熟练使用C++/Python；
2. 熟练掌握计算机视觉和机器学习相关的理论知识和实践技能；
3. 有AI相关经验者优先，有使用Caffe/TensorFlow/Pytorch等平台经验者优先；
4. 有图像处理/GPU算法优化经验者优先；
5. 熟悉计算机视觉前沿算法，在CVPR，ICCV，ECCV等相关顶级学术会议期刊发表过相关论文者优先。
Applied Scientist of DeepRoute【达芬奇之梯】
Background
面向无人驾驶场景，成立基础的AI研究部门。涵盖但是不限于以下几个话题：
当前主流架构transformer、自监督、半监督、无监督，在自动驾驶的2D-3D目标检测、非结构化元素检测应用
下一代自动驾驶架构的研究，包含但是不限于end-to-end self-driving system、unified perception-planning architecutre、safety-aware learning based planning、
AIGC在无人驾驶中仿真场景的研究应用
无人驾驶基础大模型
使命
完成前沿技术在无人驾驶中应用场景的探索，为当前无人驾驶技术栈提供足够的技术前沿储备
Reward
可以全方面了解当前无人驾驶系统链路，包含但是不限于数据闭环，模型设计、训练到落地
我们希望的你
具有颠覆行业的决心
足够的leadership，我们不招螺丝钉，我们希望你能够成为一个最强的IC或者能够带领团队乘风破浪
足够的信心跟决心，能够完成跨领域的研究
