《自动驾驶系统开发工程师简历模板》
一、个人信息
姓名：张三
性别：男
年龄：28岁
联系方式：138xxxx1234
电子邮箱：zhangsan@example.com
求职意向：自动驾驶系统开发工程师
期望薪资：25k-35k/月
期望工作地点：北京/上海/深圳
二、教育背景
2014.09-2018.06 清华大学 车辆工程专业 本科
主修课程：汽车理论、汽车电子控制技术、智能交通系统、控制工程基础、计算机视觉、机器学习、深度学习
毕业论文：《基于深度学习的自动驾驶环境感知算法研究》
2018.09-2021.06 清华大学 机械电子工程专业 硕士研究生
研究方向：自动驾驶系统设计与开发
硕士论文：《多传感器融合的自动驾驶定位与建图技术研究》
在校期间参与科研项目：
1. 参与国家自然科学基金重点项目“智能网联汽车环境感知与决策控制关键技术研究”，负责激光雷达点云数据处理算法开发。
2. 参与清华大学-特斯拉联合实验室项目“基于视觉的自动驾驶场景理解与规划”，负责图像语义分割算法设计与优化。
3. 主持校级创新项目“基于强化学习的自动驾驶决策系统开发”，完成决策模型搭建与仿真验证。
三、工作经历
2021.07-至今 百度Apollo自动驾驶事业部 自动驾驶系统开发工程师
主要职责：
1. 自动驾驶感知系统开发：
- 负责多传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）数据融合算法设计与优化，提升环境感知精度与鲁棒性。
- 开发基于YOLOv5与PointPillars的障碍物检测与分类模型，实现98%的检测准确率。
- 优化激光雷达点云去噪与聚类算法，降低误检率30%。
2. 定位与建图系统开发：
- 主导基于LOAM与Cartographer的SLAM算法改进，实现厘米级定位精度。
- 开发高精地图匹配算法，提升复杂场景下的定位稳定性。
- 参与GNSS/IMU/轮速计多源融合定位系统开发，解决隧道等无GPS信号场景的定位问题。
3. 决策规划系统开发：
- 参与行为决策模块开发，设计基于有限状态机的驾驶行为决策逻辑。
- 开发基于A*与RRT*的路径规划算法，优化复杂路况下的路径选择。
- 参与预测模块开发，实现多目标轨迹预测与交互行为建模。
4. 系统集成与测试：
- 负责自动驾驶系统与车辆底盘的接口开发与集成测试。
- 主导HIL（硬件在环）测试平台搭建，完成1000+小时的仿真测试。
- 参与实车道路测试，累计测试里程超过5000公里，覆盖城市、高速、园区等多种场景。
主要成就：
1. 主导开发的感知融合算法在Apollo 5.0版本中应用，使障碍物检测距离提升20%，误检率降低15%。
2. 优化定位系统在隧道场景下的定位精度，从米级提升至分米级，相关技术获公司技术创新奖。
3. 参与开发的决策规划系统通过ISO 26262功能安全认证，达到ASIL D级别。
4. 发表3篇SCI论文（2篇一作），申请5项发明专利（2项已授权）。
2020.06-2020.12 滴滴自动驾驶实验室 实习工程师
主要职责：
1. 参与自动驾驶预测模块开发，负责基于LSTM的轨迹预测模型训练与优化。
2. 协助完成数据标注平台开发，提升标注效率40%。
3. 参与实车数据采集与处理，完成10万帧图像与点云数据的标注与清洗。
主要成就：
1. 开发的轨迹预测模型在内部测试中准确率提升10%，被纳入主流程代码库。
2. 提出的数据增强方法被采纳，使模型在小样本场景下的泛化能力提升25%。
四、项目经验
项目1：基于多传感器融合的自动驾驶环境感知系统开发（2020.03-2020.12）
项目角色：核心开发工程师
项目描述：
该项目旨在开发一套高精度的自动驾驶环境感知系统，集成摄像头、激光雷达与毫米波雷达数据，实现障碍物检测、分类与跟踪。系统采用ROS框架，基于C++与Python开发。
主要贡献：
1. 设计并实现多传感器时间同步与空间校准算法，解决传感器数据时间戳不一致问题。
2. 开发基于深度学习的障碍物检测模型，融合YOLOv5与PointPillars的优点，实现98%的检测准确率。
3. 优化点云聚类算法，采用DBSCAN与欧式聚类结合的方法，降低误检率30%。
4. 搭建可视化调试工具，支持实时显示传感器数据与检测结果，提升调试效率50%。
项目成果：
系统在KITTI数据集上测试，障碍物检测mAP达到89.2%，超过同期开源算法12%。相关代码已开源，获得GitHub 500+星标。
项目2：高精地图定位与建图系统开发（2019.06-2020.02）
项目角色：技术负责人
项目描述：
该项目针对自动驾驶场景，开发一套基于激光雷达与IMU的高精地图定位与建图系统，支持厘米级定位精度与实时建图。
主要贡献：
1. 改进LOAM算法，优化特征提取与匹配策略，提升建图精度与效率。
2. 开发基于ICP的后端优化模块，解决闭环检测与全局优化问题。
3. 实现高精地图与实时点云的匹配算法，支持动态障碍物过滤与静态地图更新。
4. 搭建仿真测试平台，模拟不同场景下的定位性能，完成1000+小时测试。
项目成果：
系统在校园场景下实现5cm定位精度，建图效率提升30%。相关技术已应用于某自动驾驶公司实车测试。
项目3：基于强化学习的自动驾驶决策系统开发（2018.09-2019.05）
项目角色：项目负责人
项目描述：
该项目探索基于强化学习的自动驾驶决策方法，设计一种端到端的决策模型，直接从传感器数据输入到控制指令输出。
主要贡献：
1. 搭建基于CARLA的仿真环境，支持复杂交通场景模拟。
2. 设计基于DQN的决策网络结构，融合多传感器数据作为输入。
3. 开发奖励函数设计方法，平衡安全性、效率与舒适性。
4. 完成模型训练与测试，在模拟场景下实现95%的决策准确率。
项目成果：
相关论文被ICRA 2020会议接收，代码与数据集已开源，获得学术界关注。
五、技能清单
编程语言：C++（熟练）、Python（熟练）、MATLAB（熟练）
框架与工具：ROS（熟练）、PCL（熟练）、OpenCV（熟练）、TensorFlow/PyTorch（熟练）、Qt（熟悉）
传感器技术：激光雷达（Velodyne/Ouster）、摄像头（RGB/深度）、毫米波雷达、IMU、GNSS
算法能力：深度学习（CNN/RNN/Transformer）、点云处理、SLAM、路径规划、决策控制
系统开发：Linux系统开发、嵌入式系统开发、硬件接口开发、系统集成与测试
语言能力：英语（CET-6，620分，可熟练阅读英文文献与技术文档）
六、证书与荣誉
2020.12 全国大学生智能汽车竞赛全国一等奖
2019.06 清华大学优秀研究生干部
2018.12 全国大学生数学建模竞赛北京市二等奖
2017.06 清华大学车辆工程系优秀学生
专业证书：C1驾驶证、ROS开发者认证、Python高级编程认证
七、自我评价
1. 技术扎实：具备扎实的自动驾驶系统开发能力，熟悉感知、定位、决策、控制全流程，有多个完整项目开发经验。
2. 学习能力：快速学习新技术，善于从论文与开源代码中汲取灵感，曾在一周内掌握LOAM算法原理并实现复现。
3. 问题解决：具备较强的问题分析与解决能力，曾通过优化点云处理流程，将系统延迟从100ms降低至30ms。
4. 团队协作：良好的团队协作精神，在百度Apollo团队中与算法、硬件、测试等多部门紧密合作，推动项目落地。
5. 创新意识：关注行业前沿技术，曾提出基于注意力机制的多传感器融合方法，提升检测精度12%。
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简介：本文是一份自动驾驶系统开发工程师的求职简历模板，内容涵盖个人信息、教育背景、工作经历、项目经验、技能清单、证书荣誉与自我评价。通过详细描述求职者在自动驾驶领域的学术研究、项目开发与工作实践，突出其技术能力、项目经验与职业素养，适用于自动驾驶相关岗位的求职申请。
