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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
上海
30
男
自动驾驶系统研发工程师
在职
上海
30k-50k教育经历
同济大学
985
车辆工程
硕士
2015.092018.06
- 系统学习了车辆动力学、控制理论等专业课程，成绩优异，GPA 3.8/4.0
- 参与导师的自动驾驶相关科研项目，负责路径规划算法的初步研究，为后续工作奠定理论基础
工作经历
蔚来汽车 - 自动驾驶研发部技术创新
2018.072021.12
自动驾驶系统研发工程师自动驾驶研发算法优化
上海
- 负责自动驾驶系统中感知模块的算法优化与迭代，针对复杂路况（如暴雨、夜间等场景），通过引入深度学习模型，将目标检测准确率从 85%提升至 92%，并降低 15%的误检率
- 主导多传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）融合算法的开发，设计了一套基于卡尔曼滤波的融合框架，使融合后目标定位精度提高 20%，在公司内部技术评审中获得优秀评级
- 与硬件团队紧密协作，完成感知模块在不同车型上的适配工作，成功支持 3 款新车型的自动驾驶功能上线，累计行驶测试里程超 10 万公里，发现并解决 50+潜在问题
上汽集团 - 前瞻技术研究院技术研发实力雄厚
2022.01至今
高级自动驾驶系统研发工程师决策规划产品化落地
上海
- 带领团队（5 人）负责自动驾驶决策规划模块的开发，制定了一套适用于城市道路的决策规划策略，通过场景分类（如路口通行、超车、避障等），使决策响应时间缩短 30%，在实际路测中有效避免 20+起潜在危险场景
- 推动决策规划算法的产品化落地，与车联网团队合作，实现了基于云端数据的算法持续优化，上线后的 6 个月内，用户反馈的决策不合理问题减少 40%
- 参与公司自动驾驶技术白皮书的编写，负责决策规划部分的内容，提升了公司在行业内的技术影响力
项目经历
城市复杂场景自动驾驶感知系统研发 - 算法优化工程师
2019.052021.03
蔚来汽车
- 项目背景：针对城市复杂交通场景，开发一套高精度的自动驾驶感知系统
- 主要工作：作为核心成员，负责感知算法的优化与测试。引入轻量级神经网络模型，在保证检测精度的前提下，将模型推理速度提升 40%，满足实时性要求。设计了一套数据增强策略（如随机裁剪、颜色抖动等），使模型在不同光照、天气条件下的鲁棒性提高 30%
- 项目成果：该感知系统在公司内部测试中，成功识别 95%以上的交通参与者（车辆、行人、非机动车等），支持了 2 款自动驾驶原型车的城市道路测试，累计测试里程 5 万公里
高速公路自动驾驶决策规划算法开发 - 算法负责人
2022.05至今
上汽集团
- 项目背景：为实现高速公路自动驾驶功能，开发决策规划算法
- 主要工作：主导决策规划算法的设计与开发。提出了一种基于强化学习的跟车策略，通过模拟大量高速公路场景进行训练，使车辆跟车距离保持在安全且舒适的范围内（误差±0.5 米）。设计了变道决策模型，综合考虑车辆速度、前后车距离、车道线信息等多因素，变道成功率达到 98%
- 项目成果：该决策规划算法成功应用于公司的高速公路自动驾驶产品，已在 100+辆测试车上运行，累计高速公路行驶里程 20 万公里，用户满意度达 90%以上
个人总结
深耕自动驾驶系统研发领域[X]年（X 为根据前面工作经历计算的年限），精通感知、决策规划等核心模块技术。具备丰富的算法优化与产品化落地经验，如在蔚来通过算法优化提升感知准确率与模型推理速度，在上汽带领团队实现决策规划算法产品化并取得良好用户反馈。熟悉多传感器融合技术，有实际项目中提升定位精度的成功案例。拥有较强的团队管理与跨部门协作能力，能推动复杂项目顺利开展。对自动驾驶行业技术发展趋势有敏锐洞察力，持续关注前沿技术并应用于实际研发工作。
技能专长
Python
C++
深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）
自动驾驶感知算法
决策规划算法
多传感器融合技术
荣誉奖项
公司年度技术创新奖（2020 年，蔚来汽车）
上汽集团优秀项目团队奖（2023 年，高速公路自动驾驶项目）
其他信息
专利:
- 拥有 2 项自动驾驶相关专利，分别为《一种基于深度学习的自动驾驶目标检测方法》《一种高速公路自动驾驶变道决策模型》，已授权
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