感知/规划算法工程师简历模板（自动驾驶/机器人校招）
专为自动驾驶与机器人领域校招应届生打造的感知/规划算法工程师简历模板。突出C++、Python编程能力，深度展示SLAM、运动规划、计算机视觉等核心技能项目经验。模板结构清晰，重点突出科研竞赛与实习成果，帮助算法岗求职者高效呈现技术实力，提升大厂面试通过率。
模板亮点
- 聚焦算法核心技术栈展示
- 科研项目与竞赛经历模块化
- 适配自动驾驶/机器人行业关键词
- 清晰的技术栈与工具栏设计
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适用人群
本模板特别适合感知/规划算法工程师岗位的求职者使用，具备应届生工作经验的专业人士， 通过技术类风格的设计，帮助您在科技行业 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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模板内容
小柚
个人总结
自动驾驶感知与规划方向硕士应届生，具备扎实的C++/Python编程功底。熟悉SLAM建图定位及多传感器融合技术，在运动规划算法落地有实际项目经验。追求代码鲁棒性与算法效率的平衡，致力于解决复杂动态场景下的决策规划难题。
工作经历
感知算法实习生
小马智行
- 基于BEVFormer架构优化多摄像头感知模型，引入时序特征融合模块，使路口无保护左转的车辆检测召回率提升12%。
- 负责长尾场景数据挖掘与标注规范制定，构建包含5000+帧的Corner Case数据集，协助团队将误检率降低8%。
- 参与感知模块C++工程化重构，通过内存池优化与算子融合，将单帧推理耗时从45ms压缩至32ms，满足实车部署需求。
项目经历
复杂园区环境下无人配送车规划系统
同济大学智能车队
- 设计分层规划架构，上层采用混合A*进行全局路径搜索，下层基于二次规划（QP）实现局部轨迹平滑，确保车辆在人车混行场景中平稳通行。
- 改进动态障碍物预测算法，结合卡尔曼滤波与意图识别，将行人突然横穿场景下的急刹次数减少40%。
- 完成算法在NVIDIA Orin平台的部署与加速，系统整体循环频率稳定在50Hz，成功通过校内封闭道路测试验证。
基于LIO-SAM的激光雷达SLAM建图与定位
个人研究项目
- 复现并优化LIO-SAM紧耦合框架，针对快速旋转场景增加IMU预积分约束，将大范围回环检测的位姿误差控制在0.5%以内。
- 开发点云地面分割与动态物体剔除模块，有效抑制了动态行人对建图精度的干扰，地图一致性显著提升。
- 利用ROS编写可视化调试工具，实时显示特征点匹配状态，将算法调试效率提升约30%。
教育背景
同济大学
硕士 · 控制科学与工程
武汉理工大学
本科 · 自动化
技能专长
编程语言
C++ (STL/Modern C++) · Python · MATLAB · Shell
算法框架
SLAM (LIO-SAM/VINS) · 运动规划 (A*/RRT*/QP) · 深度学习 (PyTorch/TensorRT)
工具与平台
ROS/ROS2 · Linux · Git · Docker · NVIDIA Jetson
专业技能
多传感器融合 · 计算机视觉 · 状态估计 · 轨迹优化
证书资质
英语六级（CET-6）
教育部考试中心
NVIDIA DLI认证 - 嵌入式AI开发
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获奖经历
全国大学生智能汽车竞赛全国二等奖
中国自动化学会
负责视觉算法与控制策略核心模块开发
研究生国家奖学金
教育部
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