职位描述
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我们正在构建业界领先的端到端自动驾驶系统。在这个架构下，传统规划的角色已经从主导决策转变为模型输出的安全守护者和体感优化者。我们寻找真正理解端到端范式、能够设计精准兜底策略、并具备跨模块问题解决能力的规划专家。
核心职责
模型兜底策略设计：为端到端模型输出设计轻量化、低误触的安全兜底规则，在保障安全的前提下最小化对模型行为的干预
体感优化：针对模型输出轨迹进行平滑处理，解决方向盘抖动、加减速顿挫等影响乘坐舒适性的细节问题
规划-控制联合优化：与控制团队深度协作，从系统层面解决体感和执行精度问题
特殊场景攻坚：负责地库、VPA等特殊场景的规划策略优化，提升corner case表现
方案迭代：随着模型能力提升，持续优化兜底触发逻辑，推动"模型强、兜底少"的演进目标任职要求
3年以上自动驾驶规划或控制相关经验
深入理解运动规划算法（轨迹优化、碰撞检测、动力学约束等）
具备实车调试和问题定位能力，能够快速分析badcase
熟悉C++/Python，有良好的代码质量意识
系统性思维，能够在模型、规划、控制的交互中找到最优解
优先考虑（满足任一项即可）：
端到端兜底经验：有rule-based与learning-based的配合方案落地经验
规划+控制复合背景：同时有规划算法和控制算法经验，能够跨模块分析和解决体感、执行精度等问题
地库场景专家：有VPA、地库漫游等功能的planning落地经验，理解低速、复杂静态障碍物场景的特殊性
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