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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX智行是专注于L2-L4级自动驾驶解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务为乘用车及物流车提供全栈式自动驾驶软件系统，产品已搭载于超过XXX万台量产车，与多家主流主机厂建立前装定点合作。
工作概述：
1.环境感知融合：为提升复杂城市场景目标识别稳定性，负责融合相机、毫米波雷达与激光雷达原始数据；设计多传感器时空同步与标定补偿方案，基于概率栅格地图输出稳定感知结果；建立异常数据回灌机制，将目标漏检率降低XXX%，航迹ID跳变减少XXX%。
2.行为意图预测：针对路口人车混行交互预测不准问题，构建基于注意力机制的交互关系网络；提取历史轨迹特征并融合高精地图拓扑信息，预测多模态未来轨迹；通过在线学习模块持续更新预测模型，将预测位置误差在3秒时域内降低XXX%。
3.决策规划架构：主导设计场景化规控分层架构，将复杂驾驶任务分解为行为决策、运动规划与反馈控制；引入有限状态机管理不同驾驶模式切换逻辑；开发基于规则的fallback系统确保功能安全，在接管场景下将系统响应延迟缩短XXX毫秒。
4.路径轨迹优化：负责车辆运动轨迹的平滑性与舒适度优化，构建兼顾安全性、舒适性与通行效率的多目标代价函数；采用数值优化算法求解满足动力学约束的最优轨迹；通过参数自适应调节适应不同车型与载重，将横向加速度超调量减少XXX%，纵向急动度降低XXX%。
5.控制算法迭代：为解决车辆模型不确定性导致的跟踪误差，设计模型预测控制器并集成前馈补偿；利用实车数据在线辨识车辆关键动力学参数；开发抗饱和与抗积分饱和逻辑，在湿滑路面将轨迹跟踪横向误差均值降低XXX米，控制输出波动减少XXX%。
6.仿真验证体系：搭建覆盖corner case的规控算法仿真验证环境，将自然驾驶采集的危险场景转化为可复现的测试用例；构建参数化场景生成工具，自动化评估算法在长尾问题上的表现；通过海量仿真将算法迭代验证周期从XXX周缩短至XXX天。
7.团队指导与交付：指导X名中级算法工程师开展具体模块开发与调试工作；负责核心规控模块的代码评审与质量把关；主导与主机厂客户的技术方案对接与交付物验收，确保算法模块按时集成上车并通过验收测试。
工作业绩：
1.主导开发的规控算法在量产项目上通过ASPICE L2认证，关键模块功能安全等级达到ASIL-B。
2.在XXX款量产车型上实现交付，车辆在高速及城市快速路场景下的MPI（平均接管间隔里程）提升至XXX公里。
3.通过算法优化将典型场景下的计算资源占用降低XXX%，使得系统可在主流车规级芯片上稳定运行。
4.搭建的仿真测试用例库覆盖XXX+个核心场景，自动化测试通过率稳定在XXX%以上，有效支撑了X个项目的SOP。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心的量产自动驾驶项目，目标为主机厂客户XXX提供可量产的L2+级行泊一体解决方案。原有规控算法在cut-in、大曲率弯道等复杂场景下舒适性不足，接管率偏高，且系统在极端天气下的感知衰减导致规控模块频繁触发降级，无法满足客户对功能安全与用户体验的严格要求。项目需在XXX个月内完成从算法开发到实车集成测试的全流程。
项目职责：
1.负责规控核心算法框架设计，主导行为决策、运动规划及横纵向控制模块的算法选型与工程实现。
2.协调感知与定位团队，定义规控模块所需的输入接口与性能指标，设计感知失效情况下的规控降级策略。
3.优化轨迹规划器的实时性与最优性，引入轻量化数值优化求解器，在XXX毫秒内完成轨迹重规划。
4.建立实车路测与仿真测试的闭环迭代流程，基于路测数据诊断算法缺陷，并通过仿真批量验证修复方案。
项目业绩：
1.项目成功交付并实现量产，搭载该系统的车型年度销量超过XXX万台。
2.在目标ODD（设计运行域）内，系统MPI（平均接管间隔里程）从XXX公里提升至XXX公里，客户满意度评分达到
X.X/
5.0。
3.通过算法优化与工程调优，规控模块整体CPU占用率降低XXX%，满足了车规级芯片的资源约束。
4.主导构建的XXX个典型测试场景库与自动化回归流程，将后续算法版本的测试验证效率提升了XXX%。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修汽车理论、自动控制原理、现代电动汽车技术等核心课程，精通C++/Python编程及MATLAB/Simulink建模仿真工具。参与自动驾驶车辆轨迹跟踪控制课程项目，负责基于模型预测控制的控制器设计与CarSim/Simulink联合仿真验证，实现在双移线等典型工况下的高精度跟踪。
自我评价
培训经历
获得该认证后，将代码性能优化方法应用于规控算法核心循环。通过重构数据结构、引入内存池及SIMD指令集优化，将运动规划模块的单次求解耗时从XX毫秒降低至X毫秒，使得系统能在更紧迫的时序约束下进行多次轨迹重规划，提升了复杂场景下的算法鲁棒性，相关优化方案推广至团队其他模块。
高级规控算法商务简历模板
276人使用适用人群: #规控算法 #高级[5-10年]
[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：规控算法
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
北京XX科技有限公司 | 规控算法
2024-09 - 2025-12
XXX智行是专注于L2-L4级自动驾驶解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务为乘用车及物流车提供全栈式自动驾驶软件系统，产品已搭载于超过XXX万台量产车，与多家主流主机厂建立前装定点合作。
工作概述：
1.环境感知融合：为提升复杂城市场景目标识别稳定性，负责融合相机、毫米波雷达与激光雷达原始数据；设计多传感器时空同步与标定补偿方案，基于概率栅格地图输出稳定感知结果；建立异常数据回灌机制，将目标漏检率降低XXX%，航迹ID跳变减少XXX%。
2.行为意图预测：针对路口人车混行交互预测不准问题，构建基于注意力机制的交互关系网络；提取历史轨迹特征并融合高精地图拓扑信息，预测多模态未来轨迹；通过在线学习模块持续更新预测模型，将预测位置误差在3秒时域内降低XXX%。
3.决策规划架构：主导设计场景化规控分层架构，将复杂驾驶任务分解为行为决策、运动规划与反馈控制；引入有限状态机管理不同驾驶模式切换逻辑；开发基于规则的fallback系统确保功能安全，在接管场景下将系统响应延迟缩短XXX毫秒。
4.路径轨迹优化：负责车辆运动轨迹的平滑性与舒适度优化，构建兼顾安全性、舒适性与通行效率的多目标代价函数；采用数值优化算法求解满足动力学约束的最优轨迹；通过参数自适应调节适应不同车型与载重，将横向加速度超调量减少XXX%，纵向急动度降低XXX%。
5.控制算法迭代：为解决车辆模型不确定性导致的跟踪误差，设计模型预测控制器并集成前馈补偿；利用实车数据在线辨识车辆关键动力学参数；开发抗饱和与抗积分饱和逻辑，在湿滑路面将轨迹跟踪横向误差均值降低XXX米，控制输出波动减少XXX%。
6.仿真验证体系：搭建覆盖corner case的规控算法仿真验证环境，将自然驾驶采集的危险场景转化为可复现的测试用例；构建参数化场景生成工具，自动化评估算法在长尾问题上的表现；通过海量仿真将算法迭代验证周期从XXX周缩短至XXX天。
7.团队指导与交付：指导X名中级算法工程师开展具体模块开发与调试工作；负责核心规控模块的代码评审与质量把关；主导与主机厂客户的技术方案对接与交付物验收，确保算法模块按时集成上车并通过验收测试。
工作业绩：
1.主导开发的规控算法在量产项目上通过ASPICE L2认证，关键模块功能安全等级达到ASIL-B。
2.在XXX款量产车型上实现交付，车辆在高速及城市快速路场景下的MPI（平均接管间隔里程）提升至XXX公里。
3.通过算法优化将典型场景下的计算资源占用降低XXX%，使得系统可在主流车规级芯片上稳定运行。
4.搭建的仿真测试用例库覆盖XXX+个核心场景，自动化测试通过率稳定在XXX%以上，有效支撑了X个项目的SOP。
[项目经历]
项目名称：高速及城市快速路全栈自动驾驶软件项目
担任角色：项目负责人
公司核心的量产自动驾驶项目，目标为主机厂客户XXX提供可量产的L2+级行泊一体解决方案。原有规控算法在cut-in、大曲率弯道等复杂场景下舒适性不足，接管率偏高，且系统在极端天气下的感知衰减导致规控模块频繁触发降级，无法满足客户对功能安全与用户体验的严格要求。项目需在XXX个月内完成从算法开发到实车集成测试的全流程。
项目业绩：
1.项目成功交付并实现量产，搭载该系统的车型年度销量超过XXX万台。
2.在目标ODD（设计运行域）内，系统MPI（平均接管间隔里程）从XXX公里提升至XXX公里，客户满意度评分达到
X.X/
5.0。
3.通过算法优化与工程调优，规控模块整体CPU占用率降低XXX%，满足了车规级芯片的资源约束。
4.主导构建的XXX个典型测试场景库与自动化回归流程，将后续算法版本的测试验证效率提升了XXX%。
[教育背景]
吉林大学
车辆工程 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修汽车理论、自动控制原理、现代电动汽车技术等核心课程，精通C++/Python编程及MATLAB/Simulink建模仿真工具。参与自动驾驶车辆轨迹跟踪控制课程项目，负责基于模型预测控制的控制器设计与CarSim/Simulink联合仿真验证，实现在双移线等典型工况下的高精度跟踪。