AMAZING RESUME
牛敬业
智能驾驶算法工程师
188****7653niu****@***.com北京30男智能驾驶算法工程师在职北京30k-40k •参与国家重点项目《复杂交通场景动态建模》,提出基于时空图卷积的车辆运动预测算法
•担任AI Lab技术导师,指导本科生完成3项智能驾驶相关创新项目并获校级金奖
•在IEEE IV会议发表关于极端天气感知算法的论文,提出动态阈值调整策略
北京理想汽车科技有限公司 - 自动驾驶技术研究院智能汽车
2016.07-2019.06
智能驾驶算法工程师多传感器融合实时系统优化感知算法架构
北京
•主导感知算法架构设计,基于多模态传感器数据融合技术,构建适应极端天气的鲁棒性检测系统
•创新性结合Transformer与点云处理技术,在雨雾环境下实现97.2%的障碍物识别准确率
•推动算法工程化落地,通过模型量化与CUDA优化将推理延迟压缩至12ms以内
•建立跨部门技术评审机制,牵头制定感知模块的测试标准与验收规范
一汽解放汽车有限公司 - 智能网联事业部商用车智能驾驶
2019.07-2022.06
高级智能驾驶算法工程师车路协同博弈论决策仿真验证
北京
•设计分布式决策系统,整合V2X通信数据与高精地图,构建车路协同的预测-规划联合优化框架
•开发基于博弈论的交互决策模型,在交叉路口场景中将车辆博弈响应速度提升40%
•主导量产车型OTA升级方案,完成12款车型的决策模块兼容性适配
•构建仿真测试平台,通过生成对抗网络创建2000+典型交互场景库
工业园区无人驾驶叉车感知系统升级 - 感知算法负责人
2017.01-2018.12
•项目背景:解决露天作业环境下激光雷达受粉尘干扰导致的目标漏检问题
•核心方案:设计点云-图像联合编码网络,引入注意力机制过滤无效点云数据
•技术突破:通过迁移学习将白天训练模型适配至夜间场景,减少70%的标注工作量
•落地成果:在2000小时实车测试中,叉车定位精度达到±5cm,作业效率提升35%
•项目背景:开发满足L4级要求的商用车编队行驶系统
•技术方案:构建基于深度强化学习的动态跟驰模型,融合V2V通信数据
•工程挑战:解决多车协同下的控制指令冲突问题,设计分布式仲裁机制
•验证成果:在京沪高速完成5000公里无人值守测试,百公里能耗降低22%
我对自动驾驶技术抱有热忱,视代码稳定性为生命线,习惯于在边界场景中反复验证算法的鲁棒性。拥有扎实的感知与规控理论基础,注重工程化落地,善于在算力约束下平衡模型精度与实时性能。乐于技术攻坚与团队协同,期待在智能驾驶赛道深耕,以严谨逻辑构建更安全的出行体验。
技术成果:
持有3项发明专利,包括《多传感器融合的动态障碍物预测方法及系统》
在GitHub维护自动驾驶仿真工具包,获2000+星标,被3家车企采用为测试框架