知乎原文：
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大模型算法研究员
职位描述：
1、研究和开发大模型Agent算法，包括但不限于强化学习、模仿学习等技术；
2、针对Agent模型的效能、训练稳定性等问题，提出创新解决方案；
3、参与产品和项目的需求分析，为Agent功能设计提供技术支持；
4、阅读相关领域论文，跟进最新技术动态，撰写技术报告和论文。
职位要求：
1、计算机、自动化或相关专业硕士以上学历；
2、熟悉强化学习、深度学习等相关领域，具有丰富的理论知识和实践经验；
3、熟悉至少一种主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）；
4、具有良好的算法设计、数据结构和编程基础；
5、良好的沟通与合作能力，能参与团队合作项目；
6、有相关领域论文发表或竞赛经历优先。
视觉感知算法研究员（机器人方向）
职位描述：
工作职责包含其中之一：
1、推进计算机视觉和深度学习领域的核心算法；
2、构建计算机视觉或深度学习领域在工业物流机器人领域的关键应用；
3、构建多传感器融合，低成本高精度的感知方案和其商业落地。
职位要求：
1、过硬的科研背景：深度学习/机器学习；计算机视觉（包括分类，检测，分割，跟踪等）；
2、扎实的编程基础；
3、熟悉本研究领域的最新研究成果，公开数据集，和相关的开源系统；
4、有很强的自学能力和独立思考能力，善于思考和表达自己的想法；同时又具备良好的团队合作精神；
5、熟悉 Python 等至少一门脚本语言，使用过 Theano, Caffe, Torch, TensorFlow 等开源深度学习框架优先；
6、有深度模型训练，工业视觉，3D感知，OCR文字识别等相关经历者优先。
感知算法研究员
职位描述：
1、负责环境感知算法的研究，包括视觉和Lidar的2D/3D检测、分割、多相机BEV感知、多传感器融合等领域；
2、负责感知算法的工程落地，包括模型量化、压缩、芯片适配、C++实现等；
3、负责跟踪国内外学术界和产业界的前沿研究成果并应用于实际项目；
4、负责所在算法团队的目标制定、跟踪执行等工作。
职位要求：
1、硕士研究生2年及以上工作经验；
2、具有扎实的C++/python基础、算法和数据结构基础，有良好代码风格和代码质量意识，熟悉Linux环境下的程序开发；
3、有过车载芯片工程落地相关经验，特别是泊车（APA、AVP）相关经验者优先。
SLAM算法研究员
职位描述：
1、负责基于视觉的建图和定位算法研发；
2、负责相机和其他多传感器融合算法研发。
职位要求：
1、熟悉视觉SLAM／VIO相关算法；
2、熟悉多传感器融合框架和组合导航算法；
3、熟悉多视图几何、图优化等相关算法；
4、具备扎实的编程能力；
5、具有无人驾驶、机器人环境感知、高精度地图等项目经验者优先；
6、具有深度学习，特别是3D相关深度学习的经验者优先。
自动驾驶决策规划算法研究员
职位描述：
1、负责自动驾驶系统中的决策，行为规划等模块的开发工作，涵盖语义地图，行为预测，行为决策以及轨迹规划等相关领域；
2、参与自动驾驶功能的开发和维护迭代；
3、遵循系统工程和软件工程实践，依照开发流程进行团队协作，保障研发效率和质量。
职位要求：
1、熟练掌握python、c++、pytorch，具备深度学习实践经验和c++开发经验;
2、具备行为决策，行为规划算法的开发和工程经验，通过仿真和数据闭环等方式控制和量化算法迭代效果；
3、熟悉POMDP, 算法博弈论，MCTS等基础理论和算法；
4、熟悉基础的Hybrid A*, RRT, Lattice Planner, 贝塞尔/B 样条曲线等基础的规划算法，以及 ILQR，SQP,ADMM等非线性优化算法的基础知识和开发能力；
5、熟悉常见的机器人软件开发方法（单元测试，CICD）和工具（Git, Bash, Cmake, UML，gtest）。
加分项：
1、在高水平国际会议、期刊上发布过相关文章，包括但不限于ICRA、IROS、RSS、IJRR、T-RO等；
2、有自动驾驶系统（包括ADAS）相关项目开发经验。
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