岗位职责： 1.负责交通参与者行为预测算法的设计与实现，提升轨迹预测和意图识别的精度与鲁棒性; 2. 研究基于深度学习的运动预测技术，支持与感知和规划模块的联调; 3. 分析路测数据中的预测失效corner case，设计针对性预测策略并解决问题; 4. 优化预测算法的实时性与稳定性，支持量产项目的落地; 5. 跟踪行业前沿技术，提出创新性行为预测解决方案并应用于实际项目; 6. 与团队协作，完成预测算法的测试、验证及部署。 任职条件： 1. 有过行为预测相关经验，熟悉LSTM/GRU/Transformer等预测模型的设计方法; 2. 熟悉基于IL,RL等算法的模型设计以及数据生成; 3. 熟悉预测算法设计与优化，具备轨迹预测或行为分析领域的项目经验; 4. 熟练掌握Python、C++等编程语言，熟悉常见深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）; 5. 具备时序数据处理经验，了解运动学模型、概率图模型等理论基础; 6. 具有较强的数学建模能力，熟悉机器学习、深度学习、概率论等算法。