【高阶算法】自动驾驶算法工程师精选简历模板
本模板专为自动驾驶算法工程师量身定制，突出展示核心算法能力、项目经验和技术栈。排版专业，逻辑清晰，助您在众多简历中脱颖而出，获得心仪的自动驾驶领域职位。适用于资深或有潜力的算法工程师。
模板亮点
- 突出算法核心竞争力
- 强化项目经验与成果展示
- 优化技术栈呈现方式
- 专业排版，提升阅读体验
- 针对自动驾驶行业特性优化
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适用人群
本模板特别适合自动驾驶算法工程师岗位的求职者使用，具备不限工作经验的专业人士， 通过技术类风格的设计，帮助您在AI人工智能 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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简历攻略
专业指导，提升简历质量
模板内容
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个人总结
作为一名经验丰富的自动驾驶算法工程师，我专注于感知、预测和规划领域，具备深厚的C++/Python开发功底以及ROS、PCL等核心工具使用经验。我致力于通过优化算法提升车辆的自主决策能力和行驶安全性，渴望在创新驱动的环境中，贡献技术专长，推动自动驾驶技术迈向新的高度。
工作经历
自动驾驶算法实习生
地平线机器人
- 参与高精地图建图与定位模块的研发，负责IMU与GNSS融合定位算法的优化与实现，将定位精度从1.5米提升至0.5米，显著提高了车辆在无GPS信号区域的定位鲁棒性。
- 协助开发基于激光雷达点云的目标检测与跟踪算法，优化聚类与分割策略，使平均检测召回率提升8%，虚警率降低5%。
- 负责ROS环境下算法模块的集成与测试，编写单元测试与系统测试用例，确保代码质量与系统稳定性。
- 参与传感器数据标定工具的开发与维护，包括相机、激光雷达、IMU等多传感器协同标定，将标定效率提升20%。
项目经历
基于深度学习的自动驾驶感知系统
上海交通大学（课程项目）
- 设计并实现了一套基于YOLOv7和PointRCNN的自动驾驶感知系统，用于2D图像目标检测和3D点云目标检测，支持车辆、行人、自行车等多种目标识别。
- 负责数据集的预处理、模型训练与调优，在KITTI数据集上，2D目标检测平均精度（mAP）达到85%，3D目标检测平均精度达到78%。
- 利用TensorRT对模型进行部署优化，将推理速度提升3倍，满足实时性要求。
- 在ROS仿真环境中对感知系统进行集成测试，验证了系统在复杂交通场景下的鲁棒性与准确性。
多传感器融合定位系统开发
上海交通大学（毕业设计）
- 独立设计并开发了一套基于卡尔曼滤波（EKF/UKF）和粒子滤波的多传感器融合定位算法，融合GPS、IMU、轮速计和激光雷达数据，实现车辆高精度定位。
- 在实际道路测试中，系统定位精度在城市峡谷区域优于0.3米，相比单一GPS定位精度提升60%。
- 利用C++和Eigen库高效实现算法，并进行多线程优化，确保算法实时运行。
- 撰写并提交了毕业论文，获得了“优秀毕业设计”荣誉。
组织经历
机器人协会技术部部长
华中科技大学
- 负责组织和指导协会成员进行机器人项目开发，包括ROS基础、SLAM算法、机器人控制等技术培训，累计培养50余名新成员。
- 主导开发了“智能搬运机器人”项目，负责运动规划和路径优化模块，使机器人寻路效率提升15%。
- 组织并参与RoboMaster机器人大赛，带领团队获得华中赛区二等奖。
教育背景
上海交通大学
硕士 · 计算机科学与技术
华中科技大学
本科 · 软件工程
- 主修课程：高级数据结构、算法设计与分析、机器学习、深度学习、计算机视觉、机器人学、自动驾驶系统
- 获得“优秀毕业生”称号，并荣获“国家奖学金”，以优异成绩毕业
- 主修课程：C++程序设计、数据结构、操作系统、计算机网络、人工智能导论
- 在校期间积极参与各类编程竞赛，曾获“蓝桥杯”全国软件和信息技术专业人才大赛一等奖
技能专长
编程语言
C++ · Python · Linux Bash
自动驾驶框架
ROS · Apollo · Autoware
感知算法
目标检测 (YOLO, PointRCNN) · 语义分割 · 点云处理 (PCL)
定位与建图
IMU/GNSS融合 · SLAM · 高精地图
预测与规划
轨迹预测 · 运动规划 · 决策算法
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · TensorRT
证书资质
大学英语六级证书
全国大学英语四、六级考试委员会
CET-6，分数：580
获奖经历
国家奖学金
中华人民共和国教育部
授予在学业成绩、科研创新和社会实践等方面表现突出的优秀研究生。
优秀毕业生
上海交通大学
授予在校期间综合表现优异，具备良好职业素养和发展潜力的毕业生。
蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛一等奖
工业和信息化部人才交流中心
在C/C++程序设计赛道中，凭借扎实的算法功底和编程能力获得全国一等奖。
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