职位：自动驾驶预测算法工程师
深度学习,机器学习,强化学习,推荐算法,规控算法,C/C++,Python,算法工程化经验,预测算法	介绍
- 我们正在寻找有机器学习/深度学习经验的算法软件工程师加入我们的北京/上海办公室，为卡尔动力的自动驾驶卡车开发行为预测和规划算法，以及端到端自动驾驶算法。
- 我们的目标是将最先进的人工智能算法应用在自动驾驶卡车上，使货物运输更智能、更安全。该职位主要涉及到交通参与者的行为预测和规划算法的研究与开发。这些算法将被应用在真实的自动驾驶卡车上，并部署在卡车货运的运营网络中。
工作职责
- 设计，开发，和优化用于卡车自动驾驶系统的行为预测规划算法，包括意图和轨迹预测、路径规划，以解决现实世界中的时序多模态行为预测、智能体路径规划、交互博弈等问题；
- 构造可扩展的数据处理流程和机器学习工作流，处理和分析大规模结构化和非结构化数据，通过特征工程和数据增强等手段，提高模型的鲁棒性和泛化能力；
- 准确评估模型性能，通过模型调优等手段，交付满足业务需求的模型和算法；
- 理解业务需求，与跨部门团队合作，进行实时性能优化，将机器学习模型有效地部署到自动驾驶计算平台，将机器学习解决方案转化为实际产品和服务；
- 跟踪最新的研究进展和行业趋势，将新的机器学习技术和算法应用到自动驾驶系统中，以提高自动驾驶系统在各种复杂交通场景下的智能性，安全性和可靠性；
职位要求
- 自动化/机器人/计算机/模式识别/电子/数学/统计等相关专业的硕士及以上学历；
- 扎实的数学基础及分析解决问题的能力，熟练掌握线性代数/优化/概率统计等相关机器学习相关的数学工具；
- 熟练掌握机器学习/深度学习的理论和方法，熟悉常见的机器学习工具和框架，如TensorFlow/PyTorch等；
- 具有良好的编程习惯，熟悉Python/C/C ++程序开发；
- 有较强的沟通协作能力，能够在成长型团队中合作；
- 1年以上软件工程师经验；
加分项
- 有开发自动驾驶中行为预测模型、规划模型的工程或研究经验；
- 有较好的深度学习算法（CNN、RNN/LSTM、Transformer、强化学习）基础和工程经验；
- 有一定算法部署和算子加速经验；
- 在计算机视觉或机器人相关领域顶级会议或期刊CVPR、ICCV、ICRA、IROS、PAMI等发表论文；
- 在机器学习竞赛或研究项目中取得的突出成果；
- 具有良好的英文读写能力；