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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公司，团队规模约XXX人，核心产品包括自动驾驶域控制器、多传感器融合感知系统与高精地图定位服务，其解决方案已应用于XXX款量产车型，并与多家头部主机厂建立前装量产合作。
工作概述：
1.系统架构设计：负责自动驾驶行车功能系统架构设计，基于功能安全与预期功能安全要求，拆解感知、规划、控制模块间的接口与数据流；主导设计基于服务的通信中间件，定义模块间松耦合的交互协议，将系统模块化程度提升XXX%，支持功能快速迭代。
2.感知融合开发：主导前视摄像头与毫米波雷达的前融合算法开发，为解决目标漏检与误检问题，设计基于深度学习的关联匹配算法；优化时序融合框架，通过卡尔曼滤波与多假设跟踪提升目标轨迹平滑度，将前方车辆跟踪稳定率提升至XXX%。
3.规控模块开发：负责城市道路工况下的行为规划与轨迹生成模块开发，针对cut-in等复杂场景，设计基于强化学习的决策策略；优化轨迹平滑算法，使用五次多项式与二次规划方法，将规划轨迹的曲率连续性提升XXX%，乘坐舒适性评分改善XXX%。
4.系统集成测试：搭建模块级与系统级的软件在环测试环境，编写自动化测试用例覆盖核心功能场景；分析实车测试数据，定位系统瓶颈，通过优化感知结果后处理与规控参数，将系统在城市拥堵路况下的接管里程间隔提升XXX%。
5.算法部署优化：负责将深度学习感知模型部署至车规级芯片平台，使用模型量化与图优化技术压缩模型体积；设计多线程推理流水线，优化内存访问，将单帧图像处理延时从XXX毫秒降低至XXX毫秒，满足实时性要求。
6.性能调优：分析系统资源使用情况，识别规划模块计算耗时瓶颈；通过算法简化与代码向量化改造，将单次规划周期耗时降低XXX%，使得域控制器CPU峰值占用率下降XXX个百分点。
7.团队协作与指导：负责指导XXX名中级工程师进行功能开发与问题排查，建立代码review与设计文档评审机制；组织技术分享，将复杂bug的定位平均时间缩短XXX%，提升团队整体交付效率。
工作业绩：
1.主导完成公司第X代自动驾驶行车系统架构设计，支撑X个量产项目落地，累计装车量超XXX万台。
2.开发的感知融合算法将目标识别准确率提升至XXX%，关键场景（如鬼探头）的预警成功率提升XXX%。
3.优化的规控算法将系统在高速匝道场景下的通过率从XXX%提升至XXX%，获得主机厂客户好评。
4.建立的自动化测试体系覆盖XXX个核心场景，将版本回归测试时间从X天缩短至X天。
5.完成的算法部署优化使得单芯片可同时运行感知、定位、规划全栈算法，硬件成本降低XXX%。
6.主导的性能调优工作使系统在复杂城市路况下的运行帧率稳定在XXXHz。
7.通过团队指导与流程建设，所负责模块的代码缺陷密度下降XXX%，项目关键节点按时达成率XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心的前装量产项目，旨在为合作主机厂的XXX车型提供城市点对点自动驾驶功能。项目面临复杂城市道路环境，需处理无保护左转、人车混行等长尾场景。原有系统在密集车流中规控决策犹豫，轨迹突变导致舒适性差，感知模块对弱势交通参与者（如两轮车）的漏检率在夜晚达XXX%，系统连续运行XXX公里即需人工接管一次。
项目职责：
1.系统方案设计：负责行车功能整体的软件方案设计，拆解系统需求至各子系统技术指标，定义感知、预测、规划、控制模块间的数据接口与性能基线。
2.融合定位开发：主导开发紧耦合的激光雷达与惯导融合定位算法，优化点云匹配与闭环检测逻辑，将城市峡谷地带的定位精度从XXX米提升至XXX米。
3.预测模块优化：针对两轮车行为不确定性高的问题，设计多模态轨迹预测模型，结合地图先验信息与历史轨迹，将预测轨迹的ADE指标降低XXX%。
4.集成与测试：主导各模块的集成联调，搭建海量场景库进行回归测试；基于实车路测数据迭代优化系统参数，推动解决XXX类关键corner case。
项目业绩：
1.系统在目标城市高精地图覆盖区域，实现连续自动驾驶里程超XXX公里，人工接管间隔里程提升至XXX公里。
2.感知系统对车辆、行人、两轮车的综合检测召回率达到XXX%，关键场景漏报率降低XXX%。
3.规控系统在无保护左转等复杂场景的通过率从XXX%提升至XXX%，乘坐舒适性主观评分达到
X.X分（满分X分）。
4.项目成功推动与XXX主机厂的量产合约签订，合同金额XXX万元，成为公司标杆性商业化项目。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修汽车理论、控制系统工程与嵌入式系统核心课程，熟练掌握C++与Python编程。课程设计主导开发基于ROS的无人驾驶小车循迹避障系统，负责规划控制算法模块，实现厘米级路径跟踪。熟悉Linux开发环境与ROS机器人操作系统基础。
自我评价
培训经历
获得该认证后，将现代C++特性应用于自动驾驶核心模块开发，通过引入智能指针与RAII机制彻底解决资源管理问题，使模块内存泄漏率降至0；重构后的代码逻辑更清晰，团队新成员上手时间平均缩短XXX%。
高级自动驾驶系统工程师实用简历模板
693人使用适用人群: #自动驾驶系统工程师 #高级[5-10年]
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[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公司，团队规模约XXX人，核心产品包括自动驾驶域控制器、多传感器融合感知系统与高精地图定位服务，其解决方案已应用于XXX款量产车型，并与多家头部主机厂建立前装量产合作。
工作概述：
1.系统架构设计：负责自动驾驶行车功能系统架构设计，基于功能安全与预期功能安全要求，拆解感知、规划、控制模块间的接口与数据流；主导设计基于服务的通信中间件，定义模块间松耦合的交互协议，将系统模块化程度提升XXX%，支持功能快速迭代。
2.感知融合开发：主导前视摄像头与毫米波雷达的前融合算法开发，为解决目标漏检与误检问题，设计基于深度学习的关联匹配算法；优化时序融合框架，通过卡尔曼滤波与多假设跟踪提升目标轨迹平滑度，将前方车辆跟踪稳定率提升至XXX%。
3.规控模块开发：负责城市道路工况下的行为规划与轨迹生成模块开发，针对cut-in等复杂场景，设计基于强化学习的决策策略；优化轨迹平滑算法，使用五次多项式与二次规划方法，将规划轨迹的曲率连续性提升XXX%，乘坐舒适性评分改善XXX%。
4.系统集成测试：搭建模块级与系统级的软件在环测试环境，编写自动化测试用例覆盖核心功能场景；分析实车测试数据，定位系统瓶颈，通过优化感知结果后处理与规控参数，将系统在城市拥堵路况下的接管里程间隔提升XXX%。
5.算法部署优化：负责将深度学习感知模型部署至车规级芯片平台，使用模型量化与图优化技术压缩模型体积；设计多线程推理流水线，优化内存访问，将单帧图像处理延时从XXX毫秒降低至XXX毫秒，满足实时性要求。
6.性能调优：分析系统资源使用情况，识别规划模块计算耗时瓶颈；通过算法简化与代码向量化改造，将单次规划周期耗时降低XXX%，使得域控制器CPU峰值占用率下降XXX个百分点。
7.团队协作与指导：负责指导XXX名中级工程师进行功能开发与问题排查，建立代码review与设计文档评审机制；组织技术分享，将复杂bug的定位平均时间缩短XXX%，提升团队整体交付效率。
工作业绩：
1.主导完成公司第X代自动驾驶行车系统架构设计，支撑X个量产项目落地，累计装车量超XXX万台。
2.开发的感知融合算法将目标识别准确率提升至XXX%，关键场景（如鬼探头）的预警成功率提升XXX%。
3.优化的规控算法将系统在高速匝道场景下的通过率从XXX%提升至XXX%，获得主机厂客户好评。
4.建立的自动化测试体系覆盖XXX个核心场景，将版本回归测试时间从X天缩短至X天。
5.完成的算法部署优化使得单芯片可同时运行感知、定位、规划全栈算法，硬件成本降低XXX%。
6.主导的性能调优工作使系统在复杂城市路况下的运行帧率稳定在XXXHz。
7.通过团队指导与流程建设，所负责模块的代码缺陷密度下降XXX%，项目关键节点按时达成率XXX%。
[项目经历]
项目名称：L4级乘用车城市导航辅助驾驶系统
担任角色：项目负责人
公司核心的前装量产项目，旨在为合作主机厂的XXX车型提供城市点对点自动驾驶功能。项目面临复杂城市道路环境，需处理无保护左转、人车混行等长尾场景。原有系统在密集车流中规控决策犹豫，轨迹突变导致舒适性差，感知模块对弱势交通参与者（如两轮车）的漏检率在夜晚达XXX%，系统连续运行XXX公里即需人工接管一次。
项目业绩：
1.系统在目标城市高精地图覆盖区域，实现连续自动驾驶里程超XXX公里，人工接管间隔里程提升至XXX公里。
2.感知系统对车辆、行人、两轮车的综合检测召回率达到XXX%，关键场景漏报率降低XXX%。
3.规控系统在无保护左转等复杂场景的通过率从XXX%提升至XXX%，乘坐舒适性主观评分达到
X.X分（满分X分）。
4.项目成功推动与XXX主机厂的量产合约签订，合同金额XXX万元，成为公司标杆性商业化项目。
[教育背景]
江苏大学
车辆工程 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修汽车理论、控制系统工程与嵌入式系统核心课程，熟练掌握C++与Python编程。课程设计主导开发基于ROS的无人驾驶小车循迹避障系统，负责规划控制算法模块，实现厘米级路径跟踪。熟悉Linux开发环境与ROS机器人操作系统基础。