智能辅助驾驶算法工程师（端到端强化学习/规划控制方向）

【岗位职责】 岗位描述 我们正在寻找强化学习与智能辅助驾驶算法专家，加入我们的核心端到端（End-to-End）智能辅助驾驶研发团队。您将参与/主导量产级端到端规划控制（Planning & Control）模型的强化学习基础设施建设，解决大规模分布式训练的性能瓶颈，并作为核心枢纽统筹多团队的 Reward 体系集成。 岗位职责 - 强化学习基建研发： 负责量产级智能辅助驾驶端到端规划控制（P&C）模型的强化学习（RL）底层基础架构设计、开发与迭代。 - 模型训练加速： 针对大规模 RL 模型（如基于 Transformer 的高维度连续控制模型）进行分布式训练架构优化与加速，提升海量数据下的训练吞吐量与迭代效率。 - 多团队 Reward 集成： 制定规范化接口与评价标准，深度对接并集成感知、预测、规控等多团队的强化学习 Reward 设计工作，确保复杂奖励函数体系在端到端系统中的有效性…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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