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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
上海
30
男
自动驾驶系统开发工程师
在职
北京、上海、深圳
25k-35k个人总结
8 年自动驾驶系统开发经验，精通感知、决策规划算法，主导/参与 3 个量产项目。擅长技术攻关（感知准确率提升、决策效率优化），具备团队管理与跨部门协作能力。熟悉行业标准（ISO 26262、SOTIF），拥有 5 项自动驾驶相关专利。持续关注技术前沿（大模型在自动驾驶应用），渴望加入创新型团队，推动自动驾驶技术落地。
教育经历
清华大学
985
车辆工程
硕士
2014.092017.06
- 系统学习了汽车构造、汽车理论、控制工程等专业课程，GPA 3.8（专业前 10%）
- 参与校级智能车竞赛，负责路径规划算法设计，获二等奖
工作经历
蔚来汽车
新能源汽车头部企业
自动驾驶研发部
自动驾驶系统开发工程师
自动驾驶感知算法
2020.032023.08
上海
- 主导 L4 级自动驾驶感知模块开发，基于深度学习算法优化目标检测模型，使障碍物检测准确率提升至 99.2%（对比基线提升 7 个百分点）
- 设计多传感器融合算法框架，实现摄像头、激光雷达数据实时同步融合，融合延迟降低至 50ms（行业平均 80ms）
- 搭建自动驾驶仿真测试平台，设计 100+ 复杂场景测试用例，验证系统鲁棒性，缺陷发现率提升 40%
- 带领 5 人团队完成感知模块量产交付，项目周期缩短 20%
百度 Apollo
互联网科技巨头
自动驾驶技术部
自动驾驶算法工程师
算法优化车路协同
2017.072020.02
北京
- 负责 L3 级自动驾驶决策规划算法开发，设计分层式决策架构，实现城市道路、高速场景无缝切换
- 优化路径规划算法，基于 A* 算法改进启发式函数，路径搜索效率提升 30%，平均规划时间 < 200ms
- 参与车路协同项目，设计 V2X 数据交互协议，实现车 - 路 - 云数据实时共享，提升路口通行效率 15%
- 与博世等供应商合作，完成传感器标定与算法联调，推动项目量产落地
项目经历
城市级自动驾驶感知系统研发
技术负责人
蔚来汽车
2021.012023.06
- 项目背景：针对城市复杂交通场景，开发高可靠性自动驾驶感知系统
- 技术方案：采用 YOLOv5 改进算法，引入注意力机制提升小目标检测精度；设计多模态融合策略，融合摄像头（RGB、Depth）、激光雷达数据
- 量化成果：在 nuScenes 数据集上，目标检测 mAP 达 85.6%（行业平均 80%）；复杂路口场景误检率降低 60%
- 项目价值：支撑公司 Robotaxi 车队在上海嘉定区常态化运营，累计测试里程超 100 万公里
高速公路自动驾驶决策规划系统
算法核心成员
百度 Apollo
2018.052019.12
- 项目背景：为高速公路自动驾驶场景开发决策规划系统
- 技术方案：构建基于强化学习的决策模型，设计奖励函数引导车辆安全、高效行驶；开发预测 - 规划一体化框架，预测周边车辆轨迹并生成最优路径
- 量化成果：在 CARLA 仿真平台，高速公路场景通行效率提升 25%；碰撞事故率降低 80%
- 项目价值：通过中国汽研（CAERI）L3 级自动驾驶功能测试，获行业高度认可
技能专长
Python
C++
深度学习（PyTorch/TensorFlow）
自动驾驶算法（感知/决策规划）
Linux 系统开发
荣誉奖项
2022 年蔚来汽车技术创新奖
2019 年百度 Apollo 优秀项目奖
其他信息
专利
- 发明专利：《一种基于多传感器融合的自动驾驶目标检测方法》（专利号：ZL 202110XXXXXX）
- 实用新型专利：《自动驾驶车辆传感器标定装置》（专利号：ZL 20202XXXXXXX）
开源贡献
- 在 GitHub 开源自动驾驶感知算法优化代码（Star 数 500+），与社区开发者持续交流优化
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