普蕊斯2026秋招解读：医药生进CRO赛道值不值得投？
普蕊斯2026秋招已启动，截止12月17日。本文解析SMO行业本质、CRC岗位真实工作状态及投递建议，帮医药应届生判断是否适合进入CRO赛道。
小柚
13800138000|xiaoyou_dev@163.com|北京市
个人总结
计算机科学与技术专业应届生，专注于自动驾驶规划与控制算法研究。熟练掌握Python及PyTorch框架，具备扎实的概率建模与运动规划理论基础。曾在头部自动驾驶企业实习，参与实车路径规划模块优化，拥有从仿真到实车部署的完整项目经验。期望在自动驾驶领域深耕，用算法解决复杂场景下的决策难题。
工作经历
自动驾驶规划算法实习生
小马智行
- 基于Frenet坐标系重构了高速场景下的轨迹生成逻辑，引入动态障碍物概率预测模型，使复杂变道场景下的规划成功率从88%提升至94%。
- 针对拥堵路况下的跟车抖动问题，优化了PID控制器的参数自适应策略，将纵向加速度方差降低了15%，显著提升了乘坐舒适性。
- 参与实车调试工作，累计处理超过200公里的路测数据，分析并修复了3处极端Corner Case下的规划死锁问题。
项目经历
基于深度强化学习的城市道路无保护左转决策系统
校内科研项目
- 设计并实现了基于PPO算法的决策模型，利用CARLA仿真平台构建包含行人、非机动车的高交互密度场景，累计训练步数超500万步。
- 引入注意力机制处理多目标轨迹预测，解决了传统规则方法在遮挡场景下误判率高的问题，仿真测试中通行效率较规则基线提升22%。
- 负责模型部署优化，通过TensorRT量化加速，将单次推理延迟从45ms压缩至12ms，满足了车载嵌入式平台的实时性要求。
多传感器融合的定位与建图系统
课程设计
- 融合激光雷达点云与IMU数据，采用LIO-SAM框架实现紧耦合SLAM，在长走廊等退化环境下将定位漂移误差控制在0.5%以内。
- 编写了基于Python的后端优化脚本，自动化处理建图过程中的闭环检测异常，将地图构建时间缩短了30%。
教育背景
武汉理工大学
本科 · 计算机科学与技术
技能专长
编程语言
Python · C++ · MATLAB
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · ONNX
自动驾驶技术
Planning算法 · 概率建模 · SLAM · ROS/ROS2 · CARLA仿真
工具与平台
Linux · Git · Docker · TensorRT
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核心亮点
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突出 Python、PyTorch、TensorFlow 技术栈
展示 Planning 算法与概率建模项目经验
适用人群
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