自动驾驶算法工程师简历模板（汽车/智能驾驶校招）
专为汽车与智能驾驶行业校招应届生打造的自动驾驶算法工程师简历模板。突出展示C++、Python、PyTorch、ROS2、SLAM及感知/规划算法等核心技能，结构清晰，重点突出项目经历与科研能力，帮助求职者在校招竞争中脱颖而出。
模板亮点
- 针对校招场景优化，突出科研与项目经历
- 完美适配C++/Python/ROS2等技术栈展示
- 强调SLAM与感知规划算法专业能力
- 简洁专业的排版，符合车企HR阅读习惯
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适用人群
本模板特别适合自动驾驶算法工程师岗位的求职者使用，具备应届生工作经验的专业人士， 通过技术类风格的设计，帮助您在汽车/智能驾驶 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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模板内容
小柚
个人总结
华中科技大学车辆工程硕士，主攻自动驾驶感知与规划方向。具备扎实的C++/Python编程功底，熟悉ROS2系统架构及PyTorch深度学习框架。在SLAM建图、多传感器融合及路径规划算法上有深入研究与落地经验，致力于通过算法优化提升智能驾驶系统的安全性与舒适度。
工作经历
自动驾驶算法实习生
蔚来汽车
- 基于ROS2重构感知模块数据链路，优化点云预处理流程，将单帧处理耗时从45ms降低至28ms，满足实时性要求。
- 参与城市NOA场景下的动态障碍物轨迹预测算法迭代，利用PyTorch改进LSTM网络结构，在内部测试集上将ADE（平均位移误差）降低了12%。
- 协助完成实车路测数据采集与标注规范制定，累计处理超过5000公里的路测数据，挖掘并修复了3个长尾场景下的感知漏检Bug。
嵌入式软件研发实习生
大疆创新
- 负责无人机避障模块的嵌入式C++代码移植与优化，针对ARM架构进行指令集级调优，提升特征点匹配速度25%。
- 参与视觉惯性里程计（VIO）模块的调试工作，协助解决低纹理环境下的初始化失败问题，提升了系统在复杂光照下的鲁棒性。
项目经历
复杂城市道路下的多传感器融合SLAM系统
华中科技大学智能车辆实验室
- 设计并实现了一套紧耦合的LiDAR-IMU-Camera SLAM系统，针对高动态场景引入语义约束，有效抑制了运动模糊导致的定位漂移。
- 采用C++17标准开发核心后端优化模块，引入因子图优化策略，在KITTI数据集上相对位姿误差（RPE）控制在0.8%以内。
- 部署算法至NVIDIA Orin嵌入式平台，通过算子融合与内存池管理，使系统内存占用减少35%，成功实现30fps稳定运行。
基于强化学习的自动驾驶车辆换道决策规划
个人独立项目
- 构建包含博弈交互行为的交通流仿真环境，利用PPO算法训练智能体在密集车流中的安全换道策略。
- 设计混合奖励函数平衡安全性、舒适性与通行效率，仿真测试显示在拥堵工况下平均通行时间缩短18%，急刹车次数减少40%。
- 将训练好的策略网络蒸馏为轻量级模型，集成至规划栈中，实现了毫秒级的在线推理响应。
教育背景
华中科技大学
硕士 · 车辆工程
武汉理工大学
本科 · 自动化
技能专长
编程语言
C++ (STL/Modern C++) · Python · MATLAB · Shell
算法框架
PyTorch · TensorRT · OpenCV · PCL · Eigen
中间件与工具
ROS2 (Humble/Foxy) · Linux · Git · Docker · GDB
专业领域
SLAM · 多传感器融合 · 路径规划 · 状态估计 · 深度学习
证书资质
NVIDIA Jetson AI Specialist
NVIDIA
英语六级（CET-6）
教育部考试中心
获奖经历
全国大学生智能汽车竞赛 全国一等奖
中国自动化学会
作为队长带领团队完成全自主循迹与避障小车开发，负责感知算法与控制策略实现。
研究生国家奖学金
教育部
表彰在自动驾驶领域的科研创新成果及优异的学术表现。
ICRA 2025 最佳学生论文奖
IEEE ICRA
论文《Semantic-Aided LiDAR-Inertial Odometry in Dynamic Environments》被会议收录并获奖。
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