小辉
算法高级工程师 c++
深兰科技 · 5年经验
日薪：
￥1200/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日
信用行为
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技术能力
算法高级工程师，精通机器学习，c++，人工智能，自动驾驶，机器人技术，熟练掌握 C++和 Python，熟悉 Pytorch，熟悉动态贝叶斯算法，熟悉 LSTM 和 MLP 模型，熟悉简单博弈论算法，熟悉预测的轨迹拟合算法以及交互算法，具有创造力和自驱力，数理知识及算法逻辑能力较强，协调沟通能力较强
项目经验
自动驾驶PNC自动驾驶整个框架的搭建。基于 Apollo 搭建自动驾驶整体框架（包括时间同步，高精度地图格式，以及 PNC 模块框架）
2，实现基于高精度地图的障碍物车辆的行为预测和行人预测（主要基于
MLP 实现在道路的预测以及基于预测道路的多项式路径拟合）
3，自主设计实现基于车辆运动学模型的预测控制算法的实现在简单场景下的自动驾驶（包含 U Turn，左转，右转，绕障避障），及高速下的巡航。并且综合表现精度 15cm 以内
2，实现基于高精度地图的障碍物车辆的行为预测和行人预测（主要基于
MLP 实现在道路的预测以及基于预测道路的多项式路径拟合）
3，自主设计实现基于车辆运动学模型的预测控制算法的实现在简单场景下的自动驾驶（包含 U Turn，左转，右转，绕障避障），及高速下的巡航。并且综合表现精度 15cm 以内
小辉
算法高级工程师 c++ · 5年经验 · 深兰科技
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算法高级工程师，精通机器学习，c++，人工智能，自动驾驶，机器人技术，熟练掌握 C++和 Python，熟悉 Pytorch，熟悉动态贝叶斯算法，熟悉 LSTM 和 MLP 模型，熟悉简单博弈论算法，熟悉预测的轨迹拟合算法以及交互算法，具有创造力和自驱力，数理知识及算法逻辑能力较强，协调沟通能力较强
项目经验
自动驾驶PNC自动驾驶整个框架的搭建。基于 Apollo 搭建自动驾驶整体框架（包括时间同步，高精度地图格式，以及 PNC 模块框架）
2，实现基于高精度地图的障碍物车辆的行为预测和行人预测（主要基于
MLP 实现在道路的预测以及基于预测道路的多项式路径拟合）
3，自主设计实现基于车辆运动学模型的预测控制算法的实现在简单场景下的自动驾驶（包含 U Turn，左转，右转，绕障避障），及高速下的巡航。并且综合表现精度 15cm 以内
2，实现基于高精度地图的障碍物车辆的行为预测和行人预测（主要基于
MLP 实现在道路的预测以及基于预测道路的多项式路径拟合）
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