only one heroism
算法工程师
吉利 奇瑞 · 6年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
上海
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
熟练掌握C++编程语言，能灵活运用STL、GEOS、Eigen、Protobuf等高精地图开发常用基础库，掌
握CMake、GDB、Bazel等编译调试工具
熟练掌握Python编程语言，可灵活运用Shapely、Scikit-learn、GeoPandas、PyTorch等GIS领域相关
库开展高精地图数据处理工作
熟悉PostgreSQL+PostGIS空间数据库，熟练使用QGIS、ArcGIS等基础地理信息处理软件，掌握
Docker、Kubernetes等容器化部署工具，适配自动驾驶项目工程部署需求
熟练掌握Linux开发环境，了解ROS、TROS机器人开发框架的使用，适配自动驾驶系统开发场景
熟悉Eureka、Nacos服务注册发现组件，掌握Kafka消息队列、Redis缓存、ElasticSearch搜索引擎等
常用Web中间件，可支撑高精地图服务化开发
掌握自动驾驶高精地图领域常用2D/3D计算几何方法，涵盖2D凸包求解、线拟合、样条曲线平滑、多
项式曲线拟合、地图要素抽稀、空间矢量计算等核心地图处理算法
具备空间数据挖掘、空间特征提取实操经验，熟练掌握SVM、随机森林、LSTM、Transformer等常用
机器学习/深度学习算法，可应用于高精地图数据处理任务
了解基于HMM算法的地图匹配实现原理，掌握A*、Dijkstra等经典路径搜索算法，熟悉自动驾驶高精地
图相关基础算法逻辑
握CMake、GDB、Bazel等编译调试工具
熟练掌握Python编程语言，可灵活运用Shapely、Scikit-learn、GeoPandas、PyTorch等GIS领域相关
库开展高精地图数据处理工作
熟悉PostgreSQL+PostGIS空间数据库，熟练使用QGIS、ArcGIS等基础地理信息处理软件，掌握
Docker、Kubernetes等容器化部署工具，适配自动驾驶项目工程部署需求
熟练掌握Linux开发环境，了解ROS、TROS机器人开发框架的使用，适配自动驾驶系统开发场景
熟悉Eureka、Nacos服务注册发现组件，掌握Kafka消息队列、Redis缓存、ElasticSearch搜索引擎等
常用Web中间件，可支撑高精地图服务化开发
掌握自动驾驶高精地图领域常用2D/3D计算几何方法，涵盖2D凸包求解、线拟合、样条曲线平滑、多
项式曲线拟合、地图要素抽稀、空间矢量计算等核心地图处理算法
具备空间数据挖掘、空间特征提取实操经验，熟练掌握SVM、随机森林、LSTM、Transformer等常用
机器学习/深度学习算法，可应用于高精地图数据处理任务
了解基于HMM算法的地图匹配实现原理，掌握A*、Dijkstra等经典路径搜索算法，熟悉自动驾驶高精地
图相关基础算法逻辑
项目经验
引擎 核心研发 2023/09 - 2025/09
围绕单J3/Orin-Y方案的L2+量产交付，参与地图引擎功能的设计与落地，覆盖SD+地图与ADASIS V2
地图两条业务链路：深度参与SD+的数据接入、处理及输出与下游对齐分析，参与Route数据评估与地
图CR匹配策略验证；ADASIS V2方向参与地图数据全链路开发，包括V2基变道决策等核心需求的数
据要素闭环；搭建配套工具链，涵盖地图KPI评测、数据/接口自动校验、Route自动生成规划、可视化
质检，图商数据对比分析；为地图引擎模块调试、问题定位提供支撑，助力版本迭代与问题快速收
敛。
车端环境建模 核心研发 2025/09 - 至今
负责开发自动驾驶感知-地图融合支撑模块，核心工作包括：融合J6E端到端感知模型的动态感知输出
与SD地图静态信息，设计实现场景适配的变道候选方案生成逻辑，为PNC（决策规划控制）模块输出
可靠的车辆变道建议，支撑城市场景L2+级自动驾驶的动态变道决策能力；完成路口检测框语义处理、
路口中心线几何建模、路口全局拓扑关系构建等核心功能开发，输出标准化路口结构化地图数据，为
全局路径规划与路口通行决策提供基础支撑。
云端众包地图 核心研发 2025/09 - 至今
基于众包成图技术，为一段式端到端自动驾驶模型输出绝高精度路口底图，深度参与项目核心的单趟
矢量建图、多趟建图融合模块的全流程方案设计、算法研发与规模化工程落地；系统性攻克动态场景
下定位漂移、众包采集数据噪声冗余、多趟轨迹建图对齐误差大的行业共性技术难点，为业务量产落
地提供了高可靠性的低成本高精度地理信息支撑。
围绕单J3/Orin-Y方案的L2+量产交付，参与地图引擎功能的设计与落地，覆盖SD+地图与ADASIS V2
地图两条业务链路：深度参与SD+的数据接入、处理及输出与下游对齐分析，参与Route数据评估与地
图CR匹配策略验证；ADASIS V2方向参与地图数据全链路开发，包括V2基变道决策等核心需求的数
据要素闭环；搭建配套工具链，涵盖地图KPI评测、数据/接口自动校验、Route自动生成规划、可视化
质检，图商数据对比分析；为地图引擎模块调试、问题定位提供支撑，助力版本迭代与问题快速收
敛。
车端环境建模 核心研发 2025/09 - 至今
负责开发自动驾驶感知-地图融合支撑模块，核心工作包括：融合J6E端到端感知模型的动态感知输出
与SD地图静态信息，设计实现场景适配的变道候选方案生成逻辑，为PNC（决策规划控制）模块输出
可靠的车辆变道建议，支撑城市场景L2+级自动驾驶的动态变道决策能力；完成路口检测框语义处理、
路口中心线几何建模、路口全局拓扑关系构建等核心功能开发，输出标准化路口结构化地图数据，为
全局路径规划与路口通行决策提供基础支撑。
云端众包地图 核心研发 2025/09 - 至今
基于众包成图技术，为一段式端到端自动驾驶模型输出绝高精度路口底图，深度参与项目核心的单趟
矢量建图、多趟建图融合模块的全流程方案设计、算法研发与规模化工程落地；系统性攻克动态场景
下定位漂移、众包采集数据噪声冗余、多趟轨迹建图对齐误差大的行业共性技术难点，为业务量产落
地提供了高可靠性的低成本高精度地理信息支撑。
ID:440952
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熟悉PostgreSQL+PostGIS空间数据库，熟练使用QGIS、ArcGIS等基础地理信息处理软件，掌握
Docker、Kubernetes等容器化部署工具，适配自动驾驶项目工程部署需求
熟练掌握Linux开发环境，了解ROS、TROS机器人开发框架的使用，适配自动驾驶系统开发场景
熟悉Eureka、Nacos服务注册发现组件，掌握Kafka消息队列、Redis缓存、ElasticSearch搜索引擎等
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掌握自动驾驶高精地图领域常用2D/3D计算几何方法，涵盖2D凸包求解、线拟合、样条曲线平滑、多
项式曲线拟合、地图要素抽稀、空间矢量计算等核心地图处理算法
具备空间数据挖掘、空间特征提取实操经验，熟练掌握SVM、随机森林、LSTM、Transformer等常用
机器学习/深度学习算法，可应用于高精地图数据处理任务
了解基于HMM算法的地图匹配实现原理，掌握A*、Dijkstra等经典路径搜索算法，熟悉自动驾驶高精地
图相关基础算法逻辑
握CMake、GDB、Bazel等编译调试工具
熟练掌握Python编程语言，可灵活运用Shapely、Scikit-learn、GeoPandas、PyTorch等GIS领域相关
库开展高精地图数据处理工作
熟悉PostgreSQL+PostGIS空间数据库，熟练使用QGIS、ArcGIS等基础地理信息处理软件，掌握
Docker、Kubernetes等容器化部署工具，适配自动驾驶项目工程部署需求
熟练掌握Linux开发环境，了解ROS、TROS机器人开发框架的使用，适配自动驾驶系统开发场景
熟悉Eureka、Nacos服务注册发现组件，掌握Kafka消息队列、Redis缓存、ElasticSearch搜索引擎等
常用Web中间件，可支撑高精地图服务化开发
掌握自动驾驶高精地图领域常用2D/3D计算几何方法，涵盖2D凸包求解、线拟合、样条曲线平滑、多
项式曲线拟合、地图要素抽稀、空间矢量计算等核心地图处理算法
具备空间数据挖掘、空间特征提取实操经验，熟练掌握SVM、随机森林、LSTM、Transformer等常用
机器学习/深度学习算法，可应用于高精地图数据处理任务
了解基于HMM算法的地图匹配实现原理，掌握A*、Dijkstra等经典路径搜索算法，熟悉自动驾驶高精地
图相关基础算法逻辑
项目经验
引擎 核心研发 2023/09 - 2025/09
围绕单J3/Orin-Y方案的L2+量产交付，参与地图引擎功能的设计与落地，覆盖SD+地图与ADASIS V2
地图两条业务链路：深度参与SD+的数据接入、处理及输出与下游对齐分析，参与Route数据评估与地
图CR匹配策略验证；ADASIS V2方向参与地图数据全链路开发，包括V2基变道决策等核心需求的数
据要素闭环；搭建配套工具链，涵盖地图KPI评测、数据/接口自动校验、Route自动生成规划、可视化
质检，图商数据对比分析；为地图引擎模块调试、问题定位提供支撑，助力版本迭代与问题快速收
敛。
车端环境建模 核心研发 2025/09 - 至今
负责开发自动驾驶感知-地图融合支撑模块，核心工作包括：融合J6E端到端感知模型的动态感知输出
与SD地图静态信息，设计实现场景适配的变道候选方案生成逻辑，为PNC（决策规划控制）模块输出
可靠的车辆变道建议，支撑城市场景L2+级自动驾驶的动态变道决策能力；完成路口检测框语义处理、
路口中心线几何建模、路口全局拓扑关系构建等核心功能开发，输出标准化路口结构化地图数据，为
全局路径规划与路口通行决策提供基础支撑。
云端众包地图 核心研发 2025/09 - 至今
基于众包成图技术，为一段式端到端自动驾驶模型输出绝高精度路口底图，深度参与项目核心的单趟
矢量建图、多趟建图融合模块的全流程方案设计、算法研发与规模化工程落地；系统性攻克动态场景
下定位漂移、众包采集数据噪声冗余、多趟轨迹建图对齐误差大的行业共性技术难点，为业务量产落
地提供了高可靠性的低成本高精度地理信息支撑。
围绕单J3/Orin-Y方案的L2+量产交付，参与地图引擎功能的设计与落地，覆盖SD+地图与ADASIS V2
地图两条业务链路：深度参与SD+的数据接入、处理及输出与下游对齐分析，参与Route数据评估与地
图CR匹配策略验证；ADASIS V2方向参与地图数据全链路开发，包括V2基变道决策等核心需求的数
据要素闭环；搭建配套工具链，涵盖地图KPI评测、数据/接口自动校验、Route自动生成规划、可视化
质检，图商数据对比分析；为地图引擎模块调试、问题定位提供支撑，助力版本迭代与问题快速收
敛。
车端环境建模 核心研发 2025/09 - 至今
负责开发自动驾驶感知-地图融合支撑模块，核心工作包括：融合J6E端到端感知模型的动态感知输出
与SD地图静态信息，设计实现场景适配的变道候选方案生成逻辑，为PNC（决策规划控制）模块输出
可靠的车辆变道建议，支撑城市场景L2+级自动驾驶的动态变道决策能力；完成路口检测框语义处理、
路口中心线几何建模、路口全局拓扑关系构建等核心功能开发，输出标准化路口结构化地图数据，为
全局路径规划与路口通行决策提供基础支撑。
云端众包地图 核心研发 2025/09 - 至今
基于众包成图技术，为一段式端到端自动驾驶模型输出绝高精度路口底图，深度参与项目核心的单趟
矢量建图、多趟建图融合模块的全流程方案设计、算法研发与规模化工程落地；系统性攻克动态场景
下定位漂移、众包采集数据噪声冗余、多趟轨迹建图对齐误差大的行业共性技术难点，为业务量产落
地提供了高可靠性的低成本高精度地理信息支撑。
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