小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于智能驾驶感知与决策算法研究。熟练掌握强化学习(PPO/DPO)及C++/Python开发,具备扎实的数学基础与工程落地能力。曾在头部车企实习,参与感知模块优化,致力于在新能源汽车领域构建安全高效的自动驾驶系统。

工作经历

智能驾驶算法实习生

蔚来汽车

2025-07 - 2025-10
  • 基于PyTorch框架复现并改进BEVFormer感知模型,针对雨天场景下的目标检测漏检问题进行数据增强策略优化,使验证集mAP提升4.2%。
  • 协助资深工程师进行C++代码重构,将感知后处理模块的推理耗时从15ms降低至11ms,满足了车载芯片的实时性要求。
  • 参与构建包含5000+帧的Corner Case数据集,利用主动学习筛选高价值样本,显著提升了模型在复杂路口的泛化能力。

项目经历

基于深度强化学习的城市道路车辆博弈决策

校级科研创新项目

2024-09 - 2025-06
  • 设计并实现基于PPO(近端策略优化)的决策算法,在无保护左转场景中训练智能体与人类驾驶行为进行博弈,成功将通行效率提升18%。
  • 引入DPO(直接偏好优化)思想对奖励函数进行微调,解决了传统RL训练中奖励稀疏导致的收敛困难问题,训练步数减少约30%。
  • 使用CARLA仿真器搭建测试环境,编写Python脚本自动化执行超过2000次边缘案例测试,确保算法在突发状况下的安全性。

轻量级激光雷达点云分割网络部署

个人技术实践

2025-01 - 2025-03
  • 针对嵌入式平台算力受限问题,对PointPillars网络进行剪枝与量化操作,模型体积压缩至原大小的40%,精度损失控制在1%以内。
  • 使用C++与TensorRT完成模型部署,在NVIDIA Jetson Orin平台上实现了30FPS的实时推理速度,满足L2+级辅助驾驶需求。

教育背景

广东工业大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

C++ · Python · CUDA

算法框架

PyTorch · TensorRT · ROS/ROS2

核心技能

强化学习 (PPO/DPO) · 感知算法 · 多传感器融合 · 路径规划

工具与平台

Linux · Git · CARLA · Docker

技术简历进阶2026/8/1

智能驾驶算法工程师简历范文(新能源汽车校招)

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