职位：强化学习研究员——自动驾驶决策规划算法实习生-商汤科技

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【岗位职责】
岗位职责： 1. 负责自动驾驶规划场景中强化学习前沿算法的创新研究与探索，发表顶会论文和申请专利； 2. 研究城市道路场景下L4自动驾驶运动轨迹规划方法，推动自动驾驶规划算法在实际环境中性能优化和落地方案； 3. 解决城市道路场景下自动驾驶前沿决策规划的实际问题，保持算法在工业界和学术界的领先。

【岗位要求】
本科及以上学历，计算机、电子信息、软件或自动控制等相关专业； 有较强的编程和算法实现能力，算法基础扎实，掌握常见的设计模式，具有良好的代码风格和质量意识，能独立完成算法模块设计、开发和测试； 有独立分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情； 具有较强的执行力，良好的沟通能力和团队合作能力； 任职要求： 满足以下一个或多个条件，包括但不限于： 1. 数学、计算机、人工智能、自动控制、模式识别等相关专业，有扎实的数学，线性代数，算法基础； 2. 熟悉Linux操作系统下的C/C++开发，具备良好代码能力，熟悉gdb等开发调试工具，有大规模代码调试经验； 3. 有强化学习、POMDP等相关背景优先，对优化理论、多智能体学习、模仿学习、分布式强化学习等有积累者优先考虑； 4. 有无人驾驶、机器人行为决策/路径规划经验者优先，在知名自动驾驶公司、车厂、Tier1等公司有实习工作经验者优先 5. 实习时间3个月以上。 实习地点：上海、北京、深圳

【实习待遇和要求】
工作城市：北京,上海,深圳 | 职位类别：算法
薪资：400-500元/天  |  实习要求：3天/周，3个月以上  |  转正机会：有