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无人驾驶算法工程师简历模板｜🚗算法岗offer速成指南✨

宝子们！作为刚上岸自动驾驶大厂的算法打工人，整理了一份保姆级「无人驾驶算法工程师简历模板」，直接套用就能让HR眼前一亮～ 内容超具体，附实例和避坑指南，看完就能改简历啦👇

🔖【个人信息】

姓名：XXX
年龄：25岁
坐标：北京/上海（可根据意向城市调整）
联系方式：138xxxx8888 | xxx@email.com | GitHub/LinkedIn
一句话标签：「用代码让汽车“读懂”世界的算法人」

🎯【求职意向】

目标岗位：无人驾驶算法工程师（L4级感知/决策/规划方向）
期望薪资：30-45k/月（根据经验调整）
到岗时间：随时
加分项：具备ROS开发经验、自动驾驶仿真测试经验、多传感器融合项目优先

🎓【教育背景】

XX大学｜自动驾驶方向硕士 | 20XX.09-20XX.06
- 核心课程：《自动驾驶感知与决策》《机器人SLAM技术》《多传感器融合》《强化学习》
- GPA：3.8/4.0（专业前5%） | 科研方向：基于Transformer的激光雷达语义分割

XX大学｜自动化本科 | 20XX.09-20XX.06
- 主修课程：《自动控制原理》《C++程序设计》《信号处理》 | 参与「智能车竞赛」获全国二等奖

🚀【核心技能】

（用emoji分类，HR一眼get你的优势！）

🧮 数学&理论基础

• 熟练掌握：线性代数（矩阵运算）、概率论（贝叶斯滤波）、优化理论（凸优化、QP求解）
• 深入理解：卡尔曼滤波、粒子滤波、图优化SLAM理论

🔧 工程&工具链

• 编程语言：Python（NumPy/Pandas）、C++（STL标准库）
• 框架工具：TensorFlow/PyTorch（模型训练）、ROS Noetic/Melodic（机器人系统开发）
• 开发工具：CMake/Git（版本管理）、Docker（环境部署）、Eigen（矩阵计算）

🧠 算法能力

• 感知算法：目标检测（YOLOv5/Transformer）、语义分割（U-Net/DeepLab）、BEV感知（Occupancy/BEVFormer）
• 定位规划：SLAM（ORB-SLAM3优化）、路径规划（A/RRT）、轨迹预测（ST-Model/Transformer）
• 决策控制：有限状态机、强化学习（PPO/DDPG）、PID控制器

📊 项目&工程经验

（重点！用「STAR法则」写清楚成果，数据化更亮眼）

📌【项目经验】

1. 基于ROS的城市道路L4级感知融合系统｜20XX.03-20XX.09

项目背景：复现特斯拉FSD级城市道路感知，实现车道线/行人/车辆联合检测
我的职责：
- 独立负责「多传感器数据预处理模块」，解决激光雷达与摄像头数据配准问题
- 设计「Transformer+BEV」融合模型，融合激光雷达点云与视觉特征，实现1280×1024像素级语义分割
- 开发ROS节点（C++），通过bag包测试实现0.1秒级目标检测延迟

技术栈：ROS Noetic + PyTorch + OpenCV + 激光雷达Velodyne-16 + 双目摄像头
成果：
- 单模型目标检测mAP达92%（Waymo Open Dataset），误检率降低40%
- 参与仿真测试，在Carla模拟器中实现「红绿灯识别→刹车→转向」闭环，成功率95%

2. 自动驾驶车辆路径规划与轨迹优化｜20XX.07-20XX.12

项目背景：优化城市路口通行效率，减少急刹车/加减速
我的职责：
- 基于「代价地图」构建路径空间，用A*算法规划全局路径，优化曲率约束
- 引入「强化学习PPO算法」训练轨迹生成器，输出带加速度约束的平滑轨迹
- 开发「场景识别→决策→执行」闭环系统，适配行人横穿/突发加塞场景

技术栈：C++（Eigen/Sophus） + Python（PyTorch） + RRT算法 + Carla仿真
成果*：
- 轨迹规划耗时从0.5s降至0.2s，轨迹平滑度提升23%（基于Human-Robot Interaction数据集）
- 在真实车端测试中，通过30组路口场景，通行效率比传统算法提升18%

3. 低成本SLAM定位系统（本科毕设）｜20XX.01-20XX.06

项目背景：用手机摄像头+IMU实现厘米级定位，适用于室内/地下停车场
我的职责：
- 基于ORB-SLAM3开源框架，修改特征点提取算法（从灰度图改为RGB-D）
- 设计「滑动窗口+Bundle Adjustment」优化器，解决定位漂移问题
- 部署到ROS系统，实现移动端（Ubuntu+树莓派）实时建图与定位

技术栈：ORB-SLAM3 + OpenCV + Eigen + 树莓派4B + IMU MPU9250
成果：
- 定位精度达±5cm（室内50m×50m场景），建图耗时比原版降低30%
- 获校级优秀毕业设计，已开源到GitHub（星数50+）

🎖️【证书&荣誉】

• 自动驾驶工程师认证（中国智能交通协会）
• 全国大学生智能车竞赛一等奖（20XX）
• 论文：《基于Transformer的多传感器融合感知研究》（已投递EI会议）

💡【自我评价】

1. 技术党：痴迷算法优化，最近在研究「BEVFormer在自动驾驶中的落地」，每周输出1篇技术博客
2. 工程控：习惯写注释+单元测试，项目中bug率控制在0.5%以下
3. 团队魂：跨专业协作经验丰富（和硬件/仿真组打过配合战），擅长用「可视化工具」（如TensorBoard）沟通方案
4. 行业热爱：周末会刷Waymo/特斯拉的论文，坚信「算法是无人驾驶的灵魂，而我想成为灵魂工程师！」

💡简历加分Tips：
- 项目经验多用「动词+数据」：比如「优化模型→mAP提升20%」「开发系统→测试通过率95%」
- 关键词埋入：「SLAM」「Transformer」「ROS」「BEV」「A*算法」等高频词
- 避坑：别写「精通XX语言」，改成「熟练使用XX工具实现XX功能」更真实～

宝子们可以直接复制这份模板，根据自己经历修改细节！如果需要「自动驾驶算法面试题」「项目作品集模板」，评论区扣「想要」，安排下期内容～祝大家都能拿到Dream Offer🚗💨

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宝子们！无人驾驶算法工程师简历模板来啦🚗💨

想转行/求职无人驾驶算法岗的宝子看过来～今天给你们扒一扒超实用的无人驾驶算法工程师简历模板，把技术亮点焊在简历上，让HR一眼pick你！

👤 个人信息

• 姓名：你的名字
• 联系方式：电话/邮箱（建议用企业邮箱，显得专业）
• Location：城市（如：上海）
• 一句话定位：热爱自动驾驶的算法打工人｜L4级感知/定位算法开发者（例：“专注于多传感器融合感知与轨迹规划算法研发，希望用代码让出行更安全～”）
• 证件照：放一张精神饱满的一寸照（穿衬衫更正式！）

🎓 教育背景

XX大学 | 自动驾驶/机器人/计算机相关专业
- 核心课程：自动驾驶原理、机器人学、机器学习、深度学习、SLAM技术、传感器融合、概率论与数理统计（挑3-4个最相关的！） - GPA：3.8/4.0（≥3.5可写，用数字说话） - 竞赛/科研： - 全国大学生智能车竞赛省赛二等奖（基于ROS的AGV避障算法开发） - 参与《基于深度学习的车道线检测研究》校级课题（核心成员，负责数据标注与模型训练）

🔧 技能清单

（这些技能在无人驾驶算法工程师简历模板里都是加分项，记得根据岗位JD调整侧重点哦～）

技术栈

• 编程语言：Python（⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️）、C++（⭐️⭐️⭐️⭐️），能独立开发端到端自动驾驶模型，熟悉面向对象编程
• 框架/工具：PyTorch（⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️）、TensorFlow（⭐️⭐️⭐️⭐️），熟练用其实现Transformer/BEV感知等模型；ROS（⭐️⭐️⭐️⭐️）、Gazebo仿真环境搭建
• 算法方向：
• 感知：目标检测（YOLO/Transformer）、语义分割（U-Net/DeepLab）、多传感器融合（Camera/LiDAR/IMU）
• 定位：SLAM（ORB-SLAM/LeGO-LOAM）、GNSS+IMU融合定位
• 规划：A*路径规划、PID控制、MPC轨迹优化
• 数据处理：Pandas/Numpy（⭐️⭐️⭐️⭐️）、OpenCV（图像预处理）、点云库（PCL/OpenPCDet）

🔍 项目经验（重点！用数据说话）

1️⃣ 多传感器融合感知系统开发（L2+级辅助驾驶）

项目周期：2023.03-2023.09
项目描述：搭建城市道路场景下摄像头+激光雷达+毫米波雷达的异构数据融合感知模块，实现行人和车辆的实时检测与分类。
我的职责：
- 负责激光雷达点云预处理：优化地面分割算法，将噪点剔除率提升至95%（原始方案仅80%） - 设计基于Transformer的BEV特征融合网络：融合3种传感器数据，使小目标（如非机动车）检测F1-score从0.72提升至0.85 - 模型轻量化部署：用TensorRT压缩模型参数量40%，推理速度从30FPS提升至25FPS（满足车端实时性要求）
技术栈：Python/C++、PyTorch、BEVFormer、OpenPCDet、ROS、PCL、TensorRT

2️⃣ 基于SLAM的无人车自主定位系统（校园项目）

项目周期：2022.09-2023.01
项目描述：复现LeGO-LOAM算法，优化城市峡谷场景下的激光SLAM定位精度。
我的职责：
- 改进IMU预积分模块：解决颠簸路段姿态漂移问题，定位误差从5m/100m降至3m/100m - 实现闭环检测：用ICP算法优化回环匹配，在重复路段定位一致性提升40%
技术栈：C++、ROS、LeGO-LOAM、PCL、GTSAM、ICP算法

3️⃣ 自动驾驶仿真测试平台搭建（开源贡献）

项目周期：2023.02-至今
项目描述：基于CARLA平台复现高速场景，设计典型测试用例并评估算法鲁棒性。
我的职责：
- 贡献代码至Waymo Open Dataset预处理工具库（GitHub Star 500+） - 设计20+极端场景测试用例（如暴雨天车道线消失、施工路段障碍物突发），覆盖90%边界条件
技术栈：Python、CARLA、ROS、Python API、PyBullet仿真

📊 实习经历（如果有的话！）

XX自动驾驶科技公司 | 算法实习生 | 2022.07-2022.12
- 参与车道线检测算法优化：基于CNN+Transformer架构训练模型，车道线定位误差从15cm降至8cm
- 协助搭建仿真测试平台：用Gazebo+CARLA复现10+复杂场景，输出《极端天气场景测试报告》
- 优化多传感器数据同步：解决实测数据中时间戳错位问题，融合定位准确率提升10%

🏆 证书&荣誉

• 数学建模竞赛省级一等奖（算法设计方向，涉及轨迹预测优化）
• 自动驾驶开源社区贡献者（Waymo Open Dataset工具库PR被合并）
• C++高级程序员认证 | Python数据分析工程师认证

💡 简历投递小贴士

1. 关键词匹配：把岗位JD里的高频词（如“BEV感知”“SLAM”“轨迹规划”）直接放进项目描述，例如“熟练使用BEVFormer实现360°环视融合感知”
2. 成果量化：用数字说话！比如“将目标检测速度提升30%”“模型在XX数据集上达到SOTA水平（mAP=0.92）”
3. 作品集加分：GitHub仓库/技术博客链接（如“代码仓库：https://github.com/yourname/auto-driving （含感知+规划完整代码）”）

祝宝子们求职顺利，早日拿到自动驾驶大厂Offer！🚀 有其他问题评论区问我哦～

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无人驾驶算法工程师简历模板｜求职宝子速码！🚗💻

宝子们！👋 最近收到超多私信问无人驾驶算法岗简历怎么写，今天直接甩上「无人驾驶算法工程师简历模板」，800字干货+1000字优化技巧，让你的简历在HR堆里秒被捞！👇

📌【简历整体框架】

建议用「STAR法则」（情境-任务-行动-结果）写项目，数据化成果最吸睛！以下是分模块模板，直接填内容就行～

✨【基本信息】

• 姓名：XXX（可加昵称，比如“小A同学”）
• 电话：138-XXXX-XXXX（建议加微信同号）
• 邮箱：xxx@xxx.com（用网易/QQ邮箱，别用QQ邮箱全名，显得正式点～）
• 住址：XX市XX区（应届生填学校，社招填现居地）
• 求职意向：无人驾驶算法工程师（感知/规划/控制方向）｜期望城市：北京/上海/深圳｜到岗时间：随时

📚【教育背景】

XX大学｜车辆工程/自动化/计算机科学与技术｜本科/硕士
20XX.09-20XX.06｜GPA：3.8/4.0（专业前5%）
- 核心课程：自动驾驶原理、计算机视觉、机器人学、随机过程、传感器原理与应用、嵌入式系统
- 获奖/证书：
- 全国大学生数学建模竞赛一等奖（20XX）
- 校级优秀毕业生（20XX）
- 英语六级（580+）/ 自动驾驶工程师认证（可选）

🚗【项目经历】（重点！写2-3个匹配岗位的项目）

1. 多传感器融合感知算法项目（核心项目！）

项目背景：针对城市道路复杂场景（遮挡、光照变化），提升自动驾驶目标检测与定位精度
技术栈：
- 激光雷达：VoxelNet + PointNet（点云特征提取）
- 摄像头：YOLOv5（目标检测，支持20+类目标）
- 融合算法：Transformer时空对齐 + 卡尔曼滤波（处理传感器延迟）
我的职责：
- 独立负责目标检测模块优化，通过数据增强（Mosaic+MixUp）解决样本不平衡，模型mAP从85%→93%
- 设计特征级融合方案，在CARLA仿真平台实现“雷达+视觉”双冗余定位，定位误差降低12%
成果：
- 模型在KITTI数据集上测试：行人/车辆误检率降低20%，车道线识别准确率提升至96%
- 获导师推荐参与「2024年智能驾驶挑战赛」，进入全国决赛（附获奖证书）

2. 自动驾驶轨迹规划与控制算法（落地向项目）

项目背景：优化高速场景下的路径平滑性与安全性，解决急加速/急刹车问题
技术栈：
- 路径规划：A + RRT（全局路径搜索）
- 速度规划：时间最优曲率连续算法（S型加减速）
- 控制策略：PID控制器 + LQR二次型最优控制
我的职责：
- 开发动态障碍物规避逻辑，在ROS平台实现“感知结果→规划决策→执行控制”闭环
- 优化车辆动力学模型，通过仿真对比（MATLAB/Simulink）验证，在30km/h场景下通过性提升30%
成果：
- 在Waymo Simulator中测试：紧急变道通过率从78%→92%，乘客舒适评分（Jerk指标）降低40%
- 相关算法代码开源至GitHub（星标200+）

🛠️【技能清单】（按「无人驾驶算法」岗位排序！）

🔢 数学基础：

线性代数（矩阵运算/特征值分解）、概率论（贝叶斯滤波/极大似然）、微积分（梯度下降/泰勒展开）

💻 编程语言：

Python（熟练）、C++（项目开发）、Matlab（仿真验证）

🧠 算法框架：

PyTorch/TensorFlow（模型训练）、OpenCV（图像处理）、PCL（点云库）

🚦 自动驾驶算法：

感知（目标检测/语义分割）、定位（SLAM/GNSS融合）、规划（路径/行为决策）、控制（PID/MPC）

🛠️ 工具平台：

ROS（Melodic/Noetic）、CARLA仿真平台、Waymo Open Dataset、CUDA（GPU加速）

📝【校园/实习经历】（1-2个加分项）

实习经历：XX自动驾驶公司｜算法实习生｜20XX.07-20XX.09

• 参与感知算法组，协助优化车道线检测模型，使用数据清洗工具（Python Pandas）处理2000+条道路数据
• 独立设计ROS节点通信逻辑，实现“激光雷达→摄像头数据同步”，数据丢包率从15%→3%
• 实习报告获部门“最佳新人方案”，项目已在内部测试版中落地

💡【个人优势】（用“成果”代替空话！）

1. 技术敏锐：持续关注行业动态（特斯拉FSD迭代日志、Apollo 6.0开源进展），2023年在知乎发表《无人驾驶感知算法优化指南》获10k+赞
2. 问题解决：曾解决“极端天气下视觉传感器失效”问题，通过多模态数据融合（毫米波雷达+视觉）实现98%场景覆盖率
3. 团队协作：主导跨专业（机械/硬件/算法）项目，用可视化工具（TensorBoard+RViz）协调进度，获项目验收A+
4. 开源精神：GitHub个人主页（https://github.com/xxx）整理10+自动驾驶相关代码库，累计贡献100+星标

📩【联系方式】

• 微信：xxx（备注“算法岗求职+姓名”）
• GitHub：https://github.com/xxx（必放！代码能力可视化）
• 作品集：自动驾驶算法论文/项目演示视频（云盘链接或B站账号）

宝子们，这份「无人驾驶算法工程师简历模板」已经把“技术匹配度+成果量化+岗位亮点”全拉满！记得根据自己的项目替换成真实经历，数据越具体越容易通过初筛～ 祝大家秋招/春招一路绿灯，offer拿到手软！🚀

（需要模板Word版可戳我主页置顶，评论区扣“算法简历”发你～）

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无人驾驶算法工程师简历模板｜保姆级撰写指南💡

宝子们！最近帮身边想入行自动驾驶的小伙伴改简历，发现很多人写着写着就变成了“技术说明书”，HR根本抓不住重点！今天掏心窝分享一份超实用的无人驾驶算法工程师简历模板，从框架到细节手把手教你怎么把「算法能力」和「落地经验」写得闪闪发光✨

🚗 【个人信息区】先给HR一个“好印象”

姓名：XXX | 年龄：24 | 学历：硕士（本科可写本科） | 坐标：上海/北京（根据意向投递地写）
求职意向：无人驾驶算法工程师 | 自动驾驶感知/决策规划方向（明确方向！）
联系方式：电话/邮箱/LinkedIn/GitHub（GitHub一定要放！开源项目=加分项📌）
一句话标签：热爱自动驾驶的算法媛 | 专注「多传感器融合+路径规划」 | 有10000+行代码实践经验

📚 【教育背景】突出“硬核课程+科研成果”

XX大学 控制科学与工程 | 硕士 | 2020.09-2023.06
- 核心课程：机器学习（90+分）、深度学习（88+分）、计算机视觉、自动控制原理、SLAM技术（每门课成绩亮眼的话标出来！）
- 科研项目：
✅ 参与「城市峡谷环境下激光雷达定位算法」研究，解决GPS信号弱问题，定位误差降低15%（用了高斯滤波+粒子滤波融合方案）
✅ 主导「基于Transformer的车道线检测」项目，在CULane数据集上mIoU达89%，GitHub开源代码获50+star

XX大学 电子信息工程 | 本科 | 2016.09-2020.06
- （可选）本科期间自学Python/C++，完成「无人机避障算法」课程设计，获校级优秀设计奖

💻 【核心技能】把“技术栈”变成“竞争力”

分模块写更清晰，每个技能带「具体应用场景」👇
1. 算法能力
- 熟练用Python/C++实现算法：NumPy/Pandas数据处理（10万+样本清洗）、PyTorch/TensorFlow模型训练（YOLOv5/UNet等）
- 熟悉无人驾驶核心算法：目标检测（YOLOv4/SSD，KITTI数据集mAP 0.78）、车道线检测（Bezier曲线拟合+语义分割）、SLAM（ORB-SLAM3优化，闭环检测准确率92%）

2. 工具平台
- 仿真与开发：ROS Melodic/Gazebo（搭建10km城市道路仿真场景）、LGSVL Simulator（测试Apollo模块接口）
- 数据处理：KITTI/KITTI-360数据集处理，激光雷达点云分割（使用PCL库）

3. 工程落地
- 模型优化：模型量化（TensorRT加速，推理速度提升2.3倍）、A/B测试框架搭建
- 版本管理：Git+Docker容器化部署，代码覆盖率监控达85%

🚦 【项目经历】用“STAR法则”讲故事（重点！）

1. 自动驾驶多传感器融合感知系统（2022.03-2023.01，硕士毕设）
- 情境：解决城市路口“鬼探头”行人检测漏检问题
- 任务：独立设计「视觉+毫米波雷达」融合算法模块
- 行动：
① 对比测试YOLOv5s+PointPillars，优化特征融合网络，用Transformer注意力机制聚焦目标区域
② 设计动态权值融合策略，解决激光雷达点云稀疏性问题，在遮挡场景下提升3D目标检测率12%
- 结果：测试集上「鬼探头」场景误检率从23%降至8%，整体3D检测准确率达91%，通过ISO 21448功能安全认证

2. 自动驾驶决策规划算法优化（2022.07-2022.10，实习项目）
- 职责：参与「车道保持+换道决策」模块开发
- 成果：优化后换道成功率提升20%，在高速场景下实现“无手接管”行驶100km，通过公司SOP验证

🏆 【实习/竞赛/荣誉】用“数据”证明实力

实习经历
- XX自动驾驶公司（百度Apollo/小马智行等） | 算法实习生 | 2022.07-2022.09
✅ 参与Apollo 6.0「感知模块」日常迭代，完成「雨天场景」图像增强算法，数据标注效率提升40%
✅ 搭建仿真测试平台，覆盖10种极端场景（暴雨/逆光/隧道出入口），算法鲁棒性测试通过率98%

竞赛/荣誉
- 2022年全国大学生数学建模竞赛 | 省级一等奖（算法建模方向）
- 2021年“挑战杯”全国大学生机器人竞赛 | 二等奖（基于强化学习的路径规划算法）
- 研究生国家奖学金 | 2021-2022学年（算法方向TOP 5%）

✨ 【自我评价】用“态度+行动”打动HR

“宝子们好呀～我是对无人驾驶技术超有热情的算法工程师候选人！
💡 优势：既有扎实的算法理论（如马尔可夫决策过程），又有工程落地经验（从模型训练到仿真测试全流程）；
💡 热爱：关注「多模态数据融合」「长尾场景应对」，在知乎/公众号分享过10+自动驾驶技术解读；
💡 团队：习惯用Jupyter Notebook做技术复盘，喜欢和队友头脑风暴优化算法（附GitHub开源项目链接）

如果你也想加入这场「让出行更安全」的革命，这份简历模板能帮你把「算法能力」可视化，让HR一眼看到你的核心价值～快收藏起来改简历吧！🚀”

简历投递小Tips：投递前对照目标岗位JD调整关键词（比如招“纯视觉”就弱化激光雷达内容），项目经验尽量写「自己独立负责的部分」，用数据说话更有说服力～祝大家都能拿到dream offer！💪

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无人驾驶算法工程师简历模板｜保姆级教程+案例拆解📚 求职党速码！

宝子们！想入行无人驾驶算法但简历总石沉大海？别慌！今天给你扒一份超实用的无人驾驶算法工程师简历模板，从结构到细节手把手教你写，让HR一眼锁定你的竞争力🚗💨

🌟【个人信息】—— 基础信息别马虎！

• 姓名：你的名字（例：李小萌）
• 电话：138****5678（简洁为主，别用奇怪昵称邮箱）
• 邮箱：limeng.li@email.com（建议实名+拼音，别用火星文）
• LinkedIn/GitHub：GitHub搜“算法工程师”可参考，比如github.com/xiaomeng-lee
• 所在地：XX市（方便HR沟通面试）
• 一句话标签：“热爱L4自动驾驶，专注感知/定位算法优化的算法党✨”

🎯【求职意向】—— 明确目标才加分！

• 求职岗位：无人驾驶算法工程师（可分方向：感知算法/决策规划/定位算法）
• 目标行业：自动驾驶科技公司（例：特斯拉、小鹏、百度Apollo、Momenta等）
• 期望地点：北京/上海/深圳（一线城市优先，算法岗集中）
• 薪资范围：可写“15-30K/月（根据经验调整，应届生可写“10-20K”）”

🎓【教育背景】—— 学历+课程双buff！

本科/硕士：XX大学 | 计算机科学与技术 | 2019.09-2023.06（学制4年）
- 核心课程：自动驾驶原理、机器学习、传感器融合技术、SLAM算法、控制理论与应用（加粗！HR一眼抓重点）
- GPA/排名：GPA 3.8/4.0（专业前5%） | 加权平均分92（本科）；硕士可写“硕士论文方向：多传感器融合定位算法”
- 科研/实验经历：
- 参与导师“城市道路多传感器定位优化”项目，用Python实现ICP算法，提升激光雷达定位精度15%
- 主导“基于YOLOv5的交通目标检测”课程设计，数据集标注+模型训练，测试集mAP达89%

🚀【项目经历】—— 简历C位！用数据说话！

项目1：多传感器融合定位算法优化 📅2023.03-2023.09

角色：算法核心开发者（独立负责）
项目背景：解决城市道路场景下激光雷达与摄像头融合定位漂移问题，目标误差<1m
核心工作：
1. 搭建ROS仿真环境，融合激光雷达点云（Velodyne 16线）与摄像头图像，用C++实现
2. 优化粒子滤波算法：改进重采样策略，降低定位时间至30ms/帧（原60ms）
3. 引入卡尔曼滤波校正，解决动态场景下传感器数据丢包问题
技术栈：C++/Python、ROS Melodic、PCL库、PyTorch、粒子滤波/卡尔曼滤波
成果：
- 实测定位误差从5m优化至0.5m（覆盖高速/城区/停车场3类场景）
- 论文级成果：在《自动化学报》发表1篇（或会议论文1篇）

项目2：自动驾驶决策规划模块开发 📅2022.07-2022.12

角色：算法实习生（团队协作）
项目背景：复现百度Apollo 6.0规划模块，实现高速场景下“换道+跟车”决策
核心工作：
1. 基于MPC模型（模型预测控制）设计轨迹优化算法，输出车道级行驶路径
2. 用Python实现“安全距离约束”“加速度限制”，保证决策稳定性
3. 在仿真平台（CARLA）测试：换道成功率从75%提升至92%
技术栈：Python、C++、MPC算法、CARLA仿真平台、NumPy/SciPy
成果：
- 决策模块在CARLA数据集上通过率达95%（同类项目平均78%）
- 代码开源：GitHub星标100+，被20+院校同学参考

💡【核心技能】—— 分类别才清晰！

1. 算法能力

• 感知类：目标检测（YOLOv5/SSD/Transformer）、语义分割（U-Net/DeepLab）、多传感器融合（点云配准/特征级融合）
• 定位类：SLAM（Gmapping/Cartographer）、GNSS+IMU融合、激光雷达定位优化
• 决策规划类：路径规划（A/RRT）、行为决策（有限状态机/强化学习）、MPC轨迹优化

2. 工具/框架

• 开发工具：ROS（Melodic/Noetic）、C++/Python（熟练）、CUDA（GPU加速）
• 仿真平台：CARLA、Gazebo、Waymo Open Dataset、Apollo Simulator

3. 数据/模型

• 数据处理：PCL点云库、OpenCV、Pandas/NumPy、Matplotlib可视化
• 模型训练：PyTorch/TensorFlow、模型部署（TensorRT）、量化压缩优化

🏆【获奖&证书】—— 锦上添花！

• 2023年全国大学生电子设计竞赛国家一等奖（自动驾驶组）
• 2022年百度Apollo开发者大赛Top 10（算法赛道）
• 英语六级（CET-6 580分）、Python高级工程师认证、自动驾驶仿真工程师证书

✨【自我评价】—— 简洁突出匹配度！

“热爱自动驾驶，2年算法项目经验，专注感知与定位方向优化：
- 技术栈覆盖SLAM/传感器融合/MPC，能独立完成算法从设计到部署全流程；
- 擅长用数据驱动优化：曾用3个月将某项目定位误差从5m降至0.5m（附数据）；
- 期待加入有技术野心的团队，共同推动L4自动驾驶从实验室走向量产🚗💨”

最后碎碎念：

宝子们！这份无人驾驶算法工程师简历模板亲测能帮你把经历“可视化”，记得根据目标岗位调整关键词（比如JD写“强化学习”就突出你的DQN项目）～ 需要更细分的“简历避坑指南”或“作品集模板”可以戳我主页哦！祝大家都能拿到梦校offer！💯

（PS：简历重点看项目经历+技术栈匹配度，别堆砌无关技能！数据化成果才是王道！）

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