1. 掌握Python/Matlab/Shell等某一种脚本语言，能够快速验证算法以及编写工具。 2. 协助搭建数据平台，并能对数据有可视化分析、清洗和预处理的能力。 3. 愿意主动学习，有强烈的责任心，沟通表达能力优秀，能够在与团队正常交流。 Bonus： 1. 日常有驾驶经验。 2. 有机器人、无人机或相关工业自动化的研发或者竞赛经验。 3. 具备良好的编程习惯，熟悉C/C++/Java等编程语言中的至少一种，了解常见的算法和数据结构，有工程落地能力。 4. 熟悉至少一种传统的建模方法，如KF/PF/HMM/POMDP等；或者基于数据驱动的方法，如机器学习、深度学习等。 5. 熟悉至少一种深度学习的训练框架，如PyTorch/TensorFlow/Keras/Caffe等。 另外双外的同学每月有1500补贴，并且可以与清华、浙大、中科大、北航、北邮等学校的同事们一起近距离研究前沿技术，一起将自动驾驶发扬光大~

1、自动化、计算机和数学相关专业，具有良好的编程基础和较强的文献阅读能力； 2、熟悉多传感器融合算法，对最优化理论有较深入的认识，例如：图优化、卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波、梯度下降法、贝叶斯理论等； 3、熟悉激光、视觉SLAM、语义地图构建匹配等中的两种及以上； 4、具有扎实的工程实现能力，对融合算法有实际项目经验； 5、 熟悉激光SLAM定位导航算法优先； 6、在自动驾驶高精定位和高精地图构建方面有经验者优先； 7、对Camera，Lidar硬件有经验者优先，对多传感器融合硬件时钟同步有经验者优先，对多传感器标定有经验者优先。

1. 计算机、模式识别、机器学习、深度学习、自动化、数学等相关专业； 2. 熟悉常见的深度学习的算法，如CNN、RNN等，并对技术原理和细节有深入的了解； 3. 熟悉Python、Linux等环境，具有扎实的算法和数据结构知识； 4. 熟悉常见的数据驱动的训练框架，如PyTorch、TensorFlow； 5. 有较强的学习能力和团队沟通能力，做事认真、踏实，乐于分享，自我驱动。 bonus： 1. 有机器人、无人机或相关工业自动化的研发或者竞赛经验，并取得不错的成绩； 2. 有迁移学习、小样本学习、元学习相关经验。

1. 熟悉车辆动力***动学模型。 2. 具备良好的编程习惯，熟悉C/C++，了解常见的算法和数据结构。 3. 掌握Python/Matlab/Shell等某一种脚本语言。 4. 熟悉一种或者多种轨迹规划算法模型，如基于搜索(Hybrid A*/D*/D*Lite)/采样(PRM/RRT及其改进算法)/直接优化（EM planner）/参数化曲线构造（多项式、贝塞尔、样条曲线等）等。 5. 熟悉至少一种QP/梯度下降/共轭梯度下降的凸优化方法。 6. 愿意主动学习，有强烈的责任心，沟通表达能力优秀，能够在与团队正常交流。 7. 熟悉至少一种行为决策模型，如有限状态机/决策树/基于知识的推理决策（规则、案例、神经网络）/基于价值（安全、舒适、效率）的决策等。 *实习同学要求任选其二

• 熟悉自动驾驶业务问题和模块分工 • 有一定的编程经验 • 沟通能力优秀，合作意识强 【加分项】 • 熟练掌握计算机原理和系统开发知识 • 有自动驾驶相关的项目和研究经历

1、熟悉强化学习, 并有强化学习在实际自主系统中应用的项目经验 2、丰富的C++/Python的开发经验，熟悉linux系统下的开发 3、有机器人／无人驾驶决策等算法开发经验者优先 4、有强化学习相关实际工作经验背景优先 5、善于团队协作完成既定任务

1. 数据挖掘、机器学习、数据分析相关经验； 2. 熟练掌握决策树、聚类、逻辑回归、神经网络等相关数据挖掘算法，能够把业务问题进行抽象拆解，利用数据特征、算法模型完成价值落地； 3. 熟悉Python，具有扎实的算法和数据结构知识； 4. 有较强的学习能力和团队沟通能力，做事认真、踏实，乐于分享，自我驱动，对数据驱动业务有较强的兴趣。

1. 自动化、计算机、数学相关专业或有实际开发经验； 2. 熟悉C++/Python程序开发，具有良好的编程习惯，了解常见的算法和数据结构； 3. 熟悉毫米波雷达、激光雷达、车载相机等传感器特性； 4. 熟悉卡尔曼滤波、粒子滤波、贝叶斯理论、概率论、最优化等相关理论； 5. 良好的数学基础及分析解决问题的能力； 6. 愿意主动学习，有强烈的责任心； 【加分项】 1. 熟悉深度学习的基本知识和框架；

1.本科及以上学历，计算机、自动化等相关专业，22年毕业 2.熟悉C++/Python，具有良好的编程习惯，具有算法和数据结构知识 3.熟悉Linux操作系统 4.有强烈上进心、责任心，高度细心 5.思路清晰，具有较好的沟通表达能力 6.有自动驾驶相关科研、实习经验优先