主分类：机器人与自动驾驶算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "自动驾驶决策规划控制算法实习生（J91869）",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "IDG",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "baidu.com",
"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-自动驾驶决策/规划/控制模块架构设计与开发\n-自动驾驶决策/规划/控制模块已有算法维护、优化与新算法设计、实现\n-负责自动驾驶相关算法的上线部署、效果追踪、工程落地，保证算法的鲁棒性和计算性能\n-与上下游模块协作完成系统集成与调试，定位分析，解决实际问题",
"requirements_text": "基础要求：\n-研究生在读，数学，计算机，人工智能，自动化，电子工程等相关专业\n-熟练掌握C++、Python等编程语言，熟悉常见数据结构和算法，有Linux平台下开发经验\n-学习能力强，具备团队协作精神，有较好的沟通表达能力\n\n具备以下一项或多项技能：\n-熟悉传统的规划或者轨迹生成算法，例如Hybrid A*、EM planner等\n-熟悉最优化理论、熟练使用ilqr算法、几何学等数学基础并有应用理论解决实际问题的经验\n-熟悉常用决策算法，例如有限状态机、MDP、POMDP等\n-熟悉常见控制算法，例如PID、MPC、LQR等\n-熟悉PyTorch/TensorFlow框架，熟练掌握深度强化学习（DRL）、模仿学习（Imitation Learning）等方法的理论与实践\n\n加分项：\n-无人车/无人机/机器人等相关项目经验\n-机器人赛事获奖经历\n-在CoRL、ICRA、IROS、IV等机器人/自动驾驶顶会发表决策规划相关论文\n-有ACM/ICPC大学生程序设计竞赛或者其他编程竞赛获奖经历",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"强化学习",
"数据结构",
"团队协作",
"沟通表达",
"学习能力"
],
"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"value": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/INTERN/ba2a6909-e613-414c-9f79-feef5c3e88cf"
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"posting": {
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"post_date": "2025-10-23",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://talent.baidu.com/jobs/detail/INTERN/ba2a6909-e613-414c-9f79-feef5c3e88cf"
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"fulltext": "自动驾驶决策规划控制算法实习生（J91869）\n自动驾驶决策规划控制算法实习生（J91869）\n\n基础信息\n部门：IDG\n地点：北京市\n项目：日常实习项目\n类别：技术\n招聘人数：3\n发布时间：2026-07-21\n\n工作职责\n-自动驾驶决策/规划/控制模块架构设计与开发\n-自动驾驶决策/规划/控制模块已有算法维护、优化与新算法设计、实现\n-负责自动驾驶相关算法的上线部署、效果追踪、工程落地，保证算法的鲁棒性和计算性能\n-与上下游模块协作完成系统集成与调试，定位分析，解决实际问题\n\n职责要求\n基础要求：\n-研究生在读，数学，计算机，人工智能，自动化，电子工程等相关专业\n-熟练掌握C++、Python等编程语言，熟悉常见数据结构和算法，有Linux平台下开发经验\n-学习能力强，具备团队协作精神，有较好的沟通表达能力\n\n具备以下一项或多项技能：\n-熟悉传统的规划或者轨迹生成算法，例如Hybrid A*、EM planner等\n-熟悉最优化理论、熟练使用ilqr算法、几何学等数学基础并有应用理论解决实际问题的经验\n-熟悉常用决策算法，例如有限状态机、MDP、POMDP等\n-熟悉常见控制算法，例如PID、MPC、LQR等\n-熟悉PyTorch/TensorFlow框架，熟练掌握深度强化学习（DRL）、模仿学习（Imitation Learning）等方法的理论与实践\n\n加分项：\n-无人车/无人机/机器人等相关项目经验\n-机器人赛事获奖经历\n-在CoRL、ICRA、IROS、IV等机器人/自动驾驶顶会发表决策规划相关论文\n-有ACM/ICPC大学生程序设计竞赛或者其他编程竞赛获奖经历\n-自动驾驶决策/规划/控制模块架构设计与开发\n-自动驾驶决策/规划/控制模块已有算法维护、优化与新算法设计、实现\n-负责自动驾驶相关算法的上线部署、效果追踪、工程落地，保证算法的鲁棒性和计算性能\n-与上下游模块协作完成系统集成与调试，定位分析，解决实际问题\n基础要求：\n-研究生在读，数学，计算机，人工智能，自动化，电子工程等相关专业\n-熟练掌握C++、Python等编程语言，熟悉常见数据结构和算法，有Linux平台下开发经验\n-学习能力强，具备团队协作精神，有较好的沟通表达能力\n\n具备以下一项或多项技能：\n-熟悉传统的规划或者轨迹生成算法，例如Hybrid A*、EM planner等\n-熟悉最优化理论、熟练使用ilqr算法、几何学等数学基础并有应用理论解决实际问题的经验\n-熟悉常用决策算法，例如有限状态机、MDP、POMDP等\n-熟悉常见控制算法，例如PID、MPC、LQR等\n-熟悉PyTorch/TensorFlow框架，熟练掌握深度强化学习（DRL）、模仿学习（Imitation Learning）等方法的理论与实践\n\n加分项：\n-无人车/无人机/机器人等相关项目经验\n-机器人赛事获奖经历\n-在CoRL、ICRA、IROS、IV等机器人/自动驾驶顶会发表决策规划相关论文\n-有ACM/ICPC大学生程序设计竞赛或者其他编程竞赛获奖经历",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T013",
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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