• 研究面向自动驾驶的规划与控制算法，提升系统在安全性、舒适性与鲁棒性方面的综合性能
• 研究自适应与个性化控制策略，结合驾驶行为与驾驶风格，实现参数在线/离线优化
• 探索AI 驱动的规划与控制架构（如学习型控制、端到端 P&C、生成式轨迹/控制策略），并完成原型验证
• 结合模型驱动控制方法（如 MPC）与数据驱动方法，研究控制参数标定、自适应与优化机制
• 在仿真环境及原型系统中完成算法验证、对比分析与性能评估
• 与产品及工程团队紧密合作，推动研究成果向工程系统与量产应用转化

Required*:*

• 硕士及以上学历（博士优先），自动化、车辆工程、控制科学、计算机、人工智能、机器人等相关专业。
• 规划与控制方向背景扎实，具备将算法落地到实时系统的能力。
• 熟悉控制或学习相关方法，例如：车辆控制/轨迹跟踪/优化控制（PID / LQR / MPC 等）。
• 数据驱动或学习型方法（imitation learning、reinforcement learning、生成式模型等）。
• 理解自动驾驶系统中的实时性、稳定性与安全约束，具备工程化思维。
• 熟练使用 C/C++ / Python 中至少一种语言，具备良好的代码结构与调试能力。
• 具备良好的沟通能力，能够与算法、系统、工程团队协作推进项目。

Preferred:

• Planning & Control 结合经验：
• 熟悉可解释的规划或控制建模方法理解约束建模（安全/法规/舒适性/可行域）及线上稳定性问题
• 熟悉搜索、采样或优化类方法（如 lattice、ST Graph、DP / QP / NLP 等）
• 具备自动驾驶车辆动力学理解，熟悉执行器限制与系统延迟
• 有自动驾驶 AI Planner /控制相关量产或准量产项目经验
• 熟悉自动驾驶仿真平台（如 CARLA 等）
• 具备科研项目经验或论文发表记录

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