端到端算法工程师|美国|自动驾驶|300-500万

我们是一家自动驾驶无人物流车企业，总部位于苏州，不仅是国内唯一被列为苏州市“独角兽”培育企业的自动驾驶公司，更在2025年完成B轮融资后，开启了海外市场的全面扩张。我们在苏州、北京、美国硅谷、新加坡设有研发中心。

       岗位：端到端算法工程师

地点：美国加州或者德州

薪资：年薪在300-500万区间，不固定，具体看聊的情况，可能涉及期权奖励

语言：中文+英语

🎯工作描述：

1. 针对自动驾驶L4面临的施工场景、异常路况等场景，设计算法框架，持续迭代算法提高场景识别能力，减少与施工区域、异常路况的错误交互
2. 打通算法的数据闭环链路，进行定制化的数据打点任务，持续挖掘长尾样本，不断完善评测场景集，提升异常场景的识别能力
3. 研究VLM模型对自动驾驶异常场景的识别，利用VLM将误判率降至行业领先水平

🎯任职资格：

1. 熟悉C++/Python/Shell脚本编程，具备良好的编程能力、数据结构及算法基础
2. 熟悉常见的检测/分割神经网络基本架构的使用和设计，能结合需求进行合适的网路结构优化
3. 有自动驾驶的可行域/场景理解项目经验
4. 熟练使用pytorch/paddle/tensorflow等主流深度学习框架

🎯加分项：

1. 自动驾驶大厂施工区域识别项目经验
2. 有自动驾驶的VLM模型调优经验

🎯工作描述：

1. 针对自动驾驶L4面临的复杂工况，参与设计、实现渐进式算法架构，降低事故率。最终实现全链路无监督工况下的一段式端到端算法框架。
2. 参与设计、实现自动化数据闭环体系，实现低成本->无监督的数据代系跨越，支撑自监督一段式端到端算法框架的快速迭代。
3. 参与设计、实现闭环评测仿真体系，实现log simulation -> world simulation的代系跨越，支撑自监督一段式端到端算法框架的仿真训练、科学稳定评测。

🎯任职资格：

1.

熟悉C++/Python/Shell脚本编程，具备良好的编程能力、数据结构及算法基础

2.

熟悉场景感知、Deeplearning planning中的一个或多个模块的开发

3.

熟练使用pytorch/paddle/tensorflow等主流深度学习框架

🎯加分项：

1.

自动驾驶大厂自动驾驶大厂无图红绿灯/无抬杆经验

2.

有自动驾驶的量产交付经验