智能安全评估算法开发实习生

职位描述

1. 针对智能辅助驾驶系统，设计开发综合全面、高可靠性的安全评测算法与工具，用于量化评估智能辅助驾驶系统在各类已知或生成场景下的安全与合规表现；

2. 建立数据驱动的评测模型与方法论，利用仿真数据和实际路测数据，训练预测模型，提前发现潜在风险，为算法改进和系统优化提供高价值输入。

任职要求

1.精通Python、C++等编程语言，具备扎实的数据结构和算法设计基础，能够熟练运用常用算法库和框架（如NumPy、SciPy、PyTorch、TensorFlow等）进行算法开发和数据处理；

2.熟悉机器学习、深度学习算法原理，有在智能辅助驾驶领域应用相关算法进行性能评估、模型训练和优化的实践经验。例如，掌握基于深度学习的目标检测算法在智能辅助驾驶感知评测中的应用；

3.了解智能辅助驾驶系统的架构和核心算法（感知、决策、规划、控制），熟悉车辆动力学、运动学模型，能够根据系统原理设计有效的仿真评测算法和场景；

4.熟练使用一种或多种主流智能辅助驾驶仿真工具（如Prescan、Carsim、VTD、CARLA等），具备仿真环境搭建、场景配置和数据采集的能力。