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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是专注于L4级自动驾驶解决方案的科技创新公司，团队规模约XXX人，核心业务是为物流和出行场景提供自动驾驶系统及运营服务，其自研的自动驾驶套件已在多个城市进行道路测试，累计测试里程超过XXX万公里。
工作概述：
1.数据处理：为提升感知模型训练效率，负责实车采集数据的清洗与筛选；依据算法团队需求设计数据标注规则，利用脚本工具批量处理图像与点云数据；执行数据质量检查，组织标注团队复审有争议样本；参与设计简单场景的数据增强方案；定期复盘标注错误类型，推动标注规范更新，将有效数据标注效率提升XXX%。
2.算法支持：支持融合感知算法团队进行模型迭代验证；根据测试需求准备特定场景数据集；编写脚本自动化执行批量推理任务，并统计各版本模型的关键指标对比；协助分析bad case产生原因，定位数据或模型问题；整理分析报告，将算法验证周期平均缩短XXX小时。
3.仿真测试：为解决实车测试成本高、场景覆盖有限的问题，参与基于场景库的仿真测试任务；依据真实路采数据，使用工具搭建典型交通参与者的行为模型；配置仿真环境参数，批量运行回归测试用例；记录系统在仿真中的表现，尤其是感知漏检与规控异常情况；通过增加边缘场景测试用例，将系统在仿真中的关键场景通过率提升至XXX%。
4.系统维护：保障开发与测试团队日常使用的软件工具链稳定运行；负责自动驾驶中间件及部分功能模块的版本管理、编译与基础部署；监控数据回传与存储服务器的状态，处理简单的服务中断问题；维护内部知识库，更新软件安装与问题排查指南；通过优化编译脚本与部署流程，将本地开发环境的搭建效率提升XXX%。
工作业绩：
1.累计处理与支持标注超过XXX小时驾驶视频与XXX帧点云数据，直接支撑了X个关键感知模型的训练与迭代。
2.完成对XX个算法版本的自动化测试与对比分析，输出测试报告XXX份，帮助算法团队锁定并修复了X类共性问题。
3.参与搭建与维护包含XXX个场景的仿真测试库，支持每周超过XXX次仿真测试任务，有效替代了部分实车测试需求。
4.独立维护开发工具链，支持XX名工程师的日常开发，处理线上问题XXX个，保障了团队研发进度的连续性。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
校级重点科创项目，旨在解决复杂停车场环境下车辆自动泊入垂直与侧方车位的技术难题，传统计算机视觉方法在光照变化及遮挡情况下车位检测成功率低于XX%，且路径规划模块依赖精确的环境先验信息，系统鲁棒性差。项目基于ROS机器人操作系统与深度学习框架，集成感知、决策与控制模块，在实车改装平台上完成闭环验证。
项目职责：
1.参与算法开发：负责车位检测神经网络的数据预处理与后处理代码开发，使用OpenCV处理相机图像，将检测结果转换为车辆坐标系下的车位坐标。
2.负责数据清洗：采集并筛选校内停车场不同时段、不同光照条件下的图像数据XXX张，手动标注其中XXX张形成基础数据集，并使用开源数据进行了扩充。
3.搭建仿真环境：在Gazebo中搭建包含多种车位布局的简易停车场仿真环境，用于验证规划算法在理想感知输入下的可行性。
4.进行实车调试：将算法部署至项目组的实验车辆，协助进行软硬件联调，记录实车测试中感知模块的输出结果与系统状态。
项目业绩：
1.在测试集上车位检测准确率达到X
X.X%，较项目初期使用的传统方法提升XXX%。
2.在仿真环境中，系统对标准垂直车位场景的泊入成功率达到XXX%。
3.支持完成实车闭环测试XXX次，成功识别并泊入目标车位XXX次，积累了宝贵的实车调试经验。
教育背景
GPA 3.6/4.0（专业前20%），主修汽车理论、自动控制原理及单片机应用等核心课程，熟练掌握Python与C++用于算法开发。参与全国大学生智能车竞赛，在团队中负责视觉识别模块的软件调试，实现了对赛道元素的稳定检测，完成竞速与循迹任务。
自我评价
培训经历
系统学习了ROS核心概念、通信机制与常用工具，将ROS应用于自动泊车项目，搭建了感知、规划、控制的模块化系统框架，实现了各模块间的数据流对接，为项目从仿真到实车部署提供了稳定的软件基础。
应届生自动驾驶系统工程师简约简历模板
适用人群: #自动驾驶系统工程师 #应届生[<1年]
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关于自动驾驶系统工程师简历的常见问题
[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：自动驾驶系统工程师
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 | 自动驾驶系统工程师
2024-09 - 2025-12
XXX科技是专注于L4级自动驾驶解决方案的科技创新公司，团队规模约XXX人，核心业务是为物流和出行场景提供自动驾驶系统及运营服务，其自研的自动驾驶套件已在多个城市进行道路测试，累计测试里程超过XXX万公里。
工作概述：
1.数据处理：为提升感知模型训练效率，负责实车采集数据的清洗与筛选；依据算法团队需求设计数据标注规则，利用脚本工具批量处理图像与点云数据；执行数据质量检查，组织标注团队复审有争议样本；参与设计简单场景的数据增强方案；定期复盘标注错误类型，推动标注规范更新，将有效数据标注效率提升XXX%。
2.算法支持：支持融合感知算法团队进行模型迭代验证；根据测试需求准备特定场景数据集；编写脚本自动化执行批量推理任务，并统计各版本模型的关键指标对比；协助分析bad case产生原因，定位数据或模型问题；整理分析报告，将算法验证周期平均缩短XXX小时。
3.仿真测试：为解决实车测试成本高、场景覆盖有限的问题，参与基于场景库的仿真测试任务；依据真实路采数据，使用工具搭建典型交通参与者的行为模型；配置仿真环境参数，批量运行回归测试用例；记录系统在仿真中的表现，尤其是感知漏检与规控异常情况；通过增加边缘场景测试用例，将系统在仿真中的关键场景通过率提升至XXX%。
4.系统维护：保障开发与测试团队日常使用的软件工具链稳定运行；负责自动驾驶中间件及部分功能模块的版本管理、编译与基础部署；监控数据回传与存储服务器的状态，处理简单的服务中断问题；维护内部知识库，更新软件安装与问题排查指南；通过优化编译脚本与部署流程，将本地开发环境的搭建效率提升XXX%。
工作业绩：
1.累计处理与支持标注超过XXX小时驾驶视频与XXX帧点云数据，直接支撑了X个关键感知模型的训练与迭代。
2.完成对XX个算法版本的自动化测试与对比分析，输出测试报告XXX份，帮助算法团队锁定并修复了X类共性问题。
3.参与搭建与维护包含XXX个场景的仿真测试库，支持每周超过XXX次仿真测试任务，有效替代了部分实车测试需求。
4.独立维护开发工具链，支持XX名工程师的日常开发，处理线上问题XXX个，保障了团队研发进度的连续性。
[项目经历]
项目名称：基于深度学习的自动泊车系统原型开发
担任角色：项目负责人
校级重点科创项目，旨在解决复杂停车场环境下车辆自动泊入垂直与侧方车位的技术难题，传统计算机视觉方法在光照变化及遮挡情况下车位检测成功率低于XX%，且路径规划模块依赖精确的环境先验信息，系统鲁棒性差。项目基于ROS机器人操作系统与深度学习框架，集成感知、决策与控制模块，在实车改装平台上完成闭环验证。
项目业绩：
1.在测试集上车位检测准确率达到X
X.X%，较项目初期使用的传统方法提升XXX%。
2.在仿真环境中，系统对标准垂直车位场景的泊入成功率达到XXX%。
3.支持完成实车闭环测试XXX次，成功识别并泊入目标车位XXX次，积累了宝贵的实车调试经验。
[教育背景]
江苏大学
车辆工程 | 本科
GPA 3.6/4.0（专业前20%），主修汽车理论、自动控制原理及单片机应用等核心课程，熟练掌握Python与C++用于算法开发。参与全国大学生智能车竞赛，在团队中负责视觉识别模块的软件调试，实现了对赛道元素的稳定检测，完成竞速与循迹任务。