计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业硕士及以上学历。 扎实的机器学习和深度学习基础，熟悉 Transformer、Diffusion、LLM 等主流模型架构。 熟悉强化学习基础理论，包括：MDP、Policy Gradient、Actor-Critic、Offline RL熟悉智能辅助驾驶训练链路，包括：数据构建数据清洗数据版本管理模型训练模型评测闭环迭代具备良好的工程能力，能够独立完成算法设计、实验验证和线上部署。 加分项智能辅助驾驶方向有端到端智能辅助驾驶（E2E Driving）经验。有 Planning、Behavior、Trajectory Prediction 或 Closed-loop Simulation 经验。有 CARLA、闭环仿真或真实车辆部署经验。 有智能辅助驾驶数据引擎建设经验。有数据版本管理平台设计经验。 数据与训练体系方向有 PB 级数据管理经验。 有训练数据自动发版体系建设经验。 有数据质量度量、场景覆盖分析、难例挖掘经验。 有训练效率优化经验（吞吐、收敛、成本优化）。 学术背景在以下顶级会议或期刊发表论文者优先有智能辅助驾驶、强化学习或大模型方向高质量开源项目经验者优先。