UP简历 小U

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个人总结

资深自动驾驶算法工程师,专注于感知预测模型的研发与优化。在复杂城市路口场景下,通过创新算法和深度学习技术,成功将行人轨迹预测准确率提升了<strong>15%</strong>,显著增强了自动驾驶系统的决策安全性和鲁棒性。具备扎实的计算机视觉、机器学习和深度学习基础,精通Python、C++,熟悉TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架,致力于推动自动驾驶技术在L3及以上级别场景的落地应用。

工作经历

自动驾驶算法工程师

某头部自动驾驶公司

2021-07 - 2024-06
  • 负责自动驾驶感知预测模块的研发与优化,专注于行人、车辆等交通参与者的轨迹预测,确保高精度和低延迟。
  • 主导复杂城市路口场景下的感知预测模型改进项目,结合多源传感器数据(激光雷达、摄像头、毫米波雷达),设计并实现了基于Transformer架构的轨迹预测网络,将行人轨迹预测准确率从80%提升至95%,提升了15%,显著降低了潜在碰撞风险。
  • 针对高并发微服务架构下的预测服务部署,进行JVM性能调优,优化内存使用和GC策略,使预测服务响应时间降低了20%,满足实时性要求。
  • 参与L3级自动驾驶系统在特定区域的落地测试与部署,负责模型部署、离线评估与在线监控,确保模型在实际道路环境中的稳定运行,累计安全测试里程超过5万公里
  • 撰写并维护核心算法文档和技术规范,指导初级工程师进行模型训练与评估,提升团队整体技术水平。

项目经历

基于深度学习的城市交通流预测系统

清华大学(硕士毕业设计)

2020-03 - 2021-05
  • 背景:传统交通流预测模型难以捕捉城市交通的复杂动态和突发事件,预测精度受限。
  • 角色:项目负责人,主导模型设计、数据处理与实验验证。
  • 工作内容:
    • 收集并处理了来自城市交通监控系统的大规模时空交通数据,包括车流量、车速、路况等,数据量达1TB
    • 设计并实现了基于图神经网络(GNN)和长短期记忆网络(LSTM)融合的深度学习模型,有效捕捉了交通流的空间依赖性和时间序列特征。
    • 在真实数据集上进行实验验证,相比传统模型,预测精度(MAE)提升了12%,预测速度提升了25%,为智能交通管理提供了更准确的决策支持。
  • 价值:该系统为城市交通管理部门提供了更精准的交通态势感知能力,有助于优化交通信号灯配时、缓解交通拥堵。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2018-09 - 2021-06

上海交通大学

本科 · 软件工程

2014-09 - 2018-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · CUDA · Shell

深度学习框架

TensorFlow · PyTorch · PaddlePaddle

自动驾驶技术

感知预测 · 轨迹规划 · 定位 · 传感器融合 · 高精地图

微服务与性能优化

微服务架构 · JVM调优 · Docker · Kubernetes

工具与平台

Git · Jira · ROS · Apollo · Linux

机器学习

SVM · 决策树 · 强化学习 · 模型评估

热门专家2026/2/23

自动驾驶算法工程师简历范文(改进感知预测模型,在复杂城市路口场景下将行人轨迹预测准确率提升了15%)

自动驾驶算法工程师 AI人工智能 3-5年经验

本简历范文专为自动驾驶算法工程师设计,重点突出在改进感知预测模型方面的实战经验,尤其是在复杂城市路口场景下将行人轨迹预测准确率提升15%的显著成果。适合寻求在自动驾驶领域深耕,并具备优化感知预测能力的人才。

#自动驾驶算法工程师 #感知预测模型 #行人轨迹预测 #城市路口场景 #AI人工智能 #深度学习

核心亮点

自动驾驶感知预测模型优化经验
复杂城市路口场景行人轨迹预测能力
通过算法改进将准确率提升15%的量化成果
深度学习与计算机视觉技术应用
自动驾驶系统集成与测试经验

适用人群

本范文特别适合自动驾驶算法工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出AI人工智能 行业的核心竞争力。

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