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
专注于自动驾驶感知与规划控制算法研究，具备扎实的计算机视觉与多传感器融合基础。熟练掌握CUDA加速编程及点云处理技术，在SLAM建图与动态障碍物跟踪方面有深入实践。渴望在智能汽车领域将算法落地，解决复杂城市场景下的自动驾驶难题。
工作经历
自动驾驶感知算法实习生
Momenta
- 参与基于激光雷达的点云目标检测算法优化，针对远距离小目标漏检问题，引入体素化特征增强模块，使mAP在nuScenes数据集上提升4.2%。
- 负责感知模块的CUDA算子编写与性能调优，通过共享内存优化和线程块重组，将点云预处理耗时从15ms降低至9ms，满足实车部署的实时性要求。
- 协助完成多传感器时空同步标定工具的开发，支持摄像头与激光雷达的自动外参校准，将标定流程效率提升50%。
项目经历
基于多线激光雷达的SLAM建图与定位系统
北理智能车队
- 独立设计并实现了一套紧耦合的LIO-SAM变体算法，融合了IMU预积分与点云边缘特征匹配，在高速运动场景下定位漂移率控制在0.5%以内。
- 针对地下车库等弱纹理环境，提出了一种基于地面平面约束的回环检测策略，成功解决了长走廊场景下的累积误差问题，建图完整性提升约20%。
- 使用C++重构核心前端里程计模块，利用OpenMP进行并行加速，在嵌入式平台Jetson Xavier上的运行帧率稳定在20Hz。
复杂路口场景下的车辆轨迹规划与控制
个人研究项目
- 构建基于Frenet坐标系的轨迹规划器，采用二次规划（QP）方法生成无碰撞、平滑且符合动力学约束的行驶轨迹，计算平均耗时小于30ms。
- 设计了考虑周围车辆意图预测的成本函数，在无保护左转场景中，能够准确识别对向来车间隙并果断执行，仿真测试通过率达到95%。
- 基于模型预测控制（MPC）设计横向控制器，在双移线测试中，横向跟踪误差均方根值（RMSE）保持在0.15米以内。
教育背景
北京理工大学
本科 · 自动化
技能专长
编程语言
C++ (STL/Multithreading) · Python · CUDA · MATLAB
感知算法
点云处理 (PCL) · 多传感器融合 · 目标检测 (YOLO/PointPillars) · SLAM (LOAM/LIO-SAM)
规划控制
轨迹规划 (A*/RRT*) · 模型预测控制 (MPC) · PID控制 · 决策树
工具框架
ROS/ROS2 · Linux · Git · Docker · TensorRT
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核心亮点
精准匹配互联网/智能汽车校招需求
突出感知算法与规划控制核心技能
展示CUDA优化与点云处理项目经验
适用人群
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