职位描述
1. 利用实车路测数据构建仿真场景，建设不合理场景干预、场景泛化、长尾场景生成等能力
2. 从模块调度策略、消息同步等维度识别并消除影响仿真一致性/复现性的根因，构建确定性的仿真流控框架
3. 设计和完善仿真运行时的健康监控与异常退出机制，保障大规模场景下的平台稳定性
4. 参与新一代自动驾驶仿真模拟器的预研与建设，设计并开发高效的端到端VLA/WAM 闭环训练与评测框架任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机、电子、自动化或相关专业；3 年以上自动驾驶仿真领域实际开发经验
2. 扎实的数据结构与算法基础，具备良好的工程能力，熟练掌握 Linux 环境下 C/C++、Python 等编程语言
3. 具备丰富的 LogSim 仿真回灌经验，对仿真一致性、可复现性有工程层面的深入思考，能从问题归因出发设计系统性优化方案
4. 对自动驾驶全栈链路（感知、定位、规控）有不错的宏观认知，理解各模块在仿真闭环中的输入输出边界
5. 熟悉自动驾驶领域消息中间件（ROS / DDS / Cyber RT 等），有分布式仿真系统搭建经验，了解 Kubernetes / Docker 等技术
6. 具备复杂并发系统的设计与调试能力，对多线程下的确定性问题（数据竞争、执行顺序不稳定等）有清晰的认知和处理经验
加分项
1. 有端到端模型仿真部署或闭环仿真测试经验，了解 3DGS、Stable Diffusion 等技术者优先
2. 有 RL 训练框架（如 Isaac Gym / Ray RLlib 等）的使用或开发经验
3. 熟悉 PyTorch / CUDA，具备 GPU 端推理优化或训练加速经验
