职责
1）决策与规划架构设计，负责矿山无人驾驶场景下的多层决策与路径规划系统研发，兼顾安全性、鲁棒性与效率；
2）引入预测驱动的行为决策与意图推理，支持混行、混编、异构车流与作业车辆的场景解决。
3）前沿算法应用与突破，研究并落地强化学习/深度学习驱动的规划与控制方法，探索端到端规控架构；利用深度预测模型（Trajectory Prediction、OCC/BEV 语义栅格）作为规划输入，提高动态避障能力。
4）搭建场景驱动的规划与控制仿真验证体系；结合数据回灌与对抗测试，提升算法在极端场景（低能见度、湿滑路面、异常障碍）的安全冗余。
1.学历要求：计算机、运筹学、应用数学等专业本科及以上学历
2.行业经验：至少3年以上自动驾驶规控算法研发经验，有量产落地车型的模块级技术主导开发经验；
3.熟悉强化学习/深度学习在决策规划中的应用，如 DRL（DDPG、SAC、PPO）、端到端模仿学习、神经网络规划器；
4.有基于 BEV/OCC 表征的规划经验，理解语义地图与规控结合的趋势。
5.精通 ROS2/DDS、Apollo、Autoware 或其他无人驾驶开源框架；
6.有大规模场景仿真与算法验证经验，能设计场景库与指标评估体系。
7.具备跨模块（感知/预测/规控）协同研发能力，有技术团队管理经验优先；