职位描述
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场景与行为抽象：对自动驾驶系统在典型场景与异常问题中的行为进行客观的模型化抽象，完成场景识别、问题分类与结构化分析。
评测体系搭建：设计并实现高准确性、可规模化的算法评测指标；支持模型化评测、仿真/实车对齐、回归与质量门禁，保障结论可信、可追溯。
自动化与研发闭环：负责评测与迭代相关的高效自动化工具（数据管线、结果聚合、看板展示等），缩短算法迭代周期，提升研发闭环效率与交付质量。
前沿技术应用：结合业务实现LLM在语义化场景理解、评测规则、评测报告中的应用；实现AI Agent在多工具协同分析中落地，在可控成本下提升评测覆盖与解释性。任职要求
计算机相关专业，本科及以上学历；
扎实的工程实现能力，熟练使用 C++/Python，具备良好代码规范与调试能力；
对自动驾驶感知、预测、规划、控制、仿真等模块有整体认知，理解各模块接口与常见失效形态；
熟悉Unix/Linux开发环境，具备脚本化、自动化与分布式/批处理任务经验者优先；
逻辑清晰，能独立完成指标体系设计、实验设计与结论复盘；责任心强，具备良好的团队沟通与协作能力。
加分项
自动驾驶量产或预研项目中评测、工具链、仿真、数据闭环相关经验；
OI、ACM等算法竞赛获奖，或扎实的数据结构与算法功底；
熟练掌握机器学习/深度学习理论与实践（训练、推理、指标、过拟合与泛化等），有PyTorch/TensorFlow经验；
模型化评测/场景库与指标平台/内外场一致性等其中一项或多项经验；
熟悉LLM应用开发（提示工程、RAG、工具调用、评测集构造）或AI Agent/多智能体在自动化分析、报告生成、工作流编排中的实践；
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