自动驾驶感知/规划算法工程师简历模板（人工智能/新能源汽车校招）
专为2026届人工智能与新能源汽车行业校招打造的自动驾驶感知/规划算法工程师简历模板。突出展示C++、Python编程能力，计算机视觉、运动规划算法及PyTorch框架应用经验。模板结构清晰，重点突出项目经历与科研成果，帮助应届生在激烈的校招竞争中脱颖而出，精准匹配自动驾驶大厂招聘需求。
模板亮点
- 针对自动驾驶算法岗位优化
- 突出计算机视觉与运动规划技能
- 适配C++/Python/PyTorch技术栈
- 校招专属项目经历展示区
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适用人群
本模板特别适合自动驾驶感知/规划算法工程师岗位的求职者使用，具备校招/应届生工作经验的专业人士， 通过技术类风格的设计，帮助您在人工智能/新能源汽车 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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模板内容
小柚
个人总结
自动驾驶方向硕士应届生，专注于感知与规划算法研究。具备扎实的C++/Python编程功底，熟悉PyTorch深度学习框架及计算机视觉主流模型。在激光雷达点云处理、多传感器融合及车辆运动规划方面有深入的项目实践，致力于通过算法优化提升自动驾驶系统的安全性与舒适性。
工作经历
自动驾驶感知算法实习生
蔚来汽车
- 负责基于激光雷达的点云目标检测算法优化，针对远距离小目标漏检问题，引入体素化特征增强模块，使mAP在nuScenes数据集上提升4.2%。
- 参与多传感器前融合方案落地，利用卡尔曼滤波对摄像头与雷达数据进行时空同步，将障碍物轨迹预测的RMSE误差降低至0.15米以内。
- 使用C++重构部分推理后处理代码，通过内存池管理技术减少动态分配开销，单帧处理耗时从12ms下降至8ms，满足实时性要求。
项目经历
复杂城市路况下的混合A*规划算法实现
同济大学智能车实验室
- 设计并实现基于Hybrid A*的运动规划器，结合Reeds-Shepp曲线生成平滑路径，成功在非结构化停车场场景完成自动泊车功能验证。
- 引入动态窗口法（DWA）进行局部避障，通过构建代价地图评估碰撞风险，在仿真测试中将紧急制动次数减少35%，显著提升乘坐舒适度。
- 基于PyTorch搭建轻量级行为预测网络，辅助规划器预判周边车辆意图，使博弈场景下的通行效率提升约20%。
基于深度学习的多目标跟踪系统
个人研发项目
- 搭建端到端的3D多目标跟踪框架，采用CenterPoint作为检测基线，结合ByteTrack数据关联策略，解决遮挡导致的目标ID切换问题。
- 在KITTI数据集上进行训练与调优，通过Hard Negative Mining挖掘难例，使MOTA指标达到68.5%，优于基准模型3个百分点。
- 使用TensorRT对模型进行量化加速，在Orin Xavier嵌入式平台上实现25FPS的推理速度，满足车载部署需求。
教育背景
同济大学
硕士 · 控制科学与工程
武汉理工大学
本科 · 车辆工程
技能专长
编程语言
C++ · Python · MATLAB · Shell
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · TensorRT · ONNX
算法领域
计算机视觉 · 点云处理 · SLAM · 运动规划 · 多传感器融合
工具与平台
Linux · ROS/ROS2 · Docker · Git · Apollo
证书资质
NVIDIA深度学习加速器认证
NVIDIA
获奖经历
研究生国家奖学金
教育部
表彰在科研创新及学术成果方面的优异表现，获奖比例前2%。
中国大学生智能汽车竞赛全国一等奖
中国自动化学会
作为算法队长负责路径规划与控制模块，带领团队在1000余支队伍中脱颖而出。
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