智能领航：自动驾驶系统工程师专业简历模板，助你驰骋未来赛道
这份自动驾驶系统工程师简历模板专为渴望在智能出行领域深耕的专业人士设计。模板布局清晰，突出技术专长与项目经验，强调算法、感知、决策、控制等核心能力，助你精准传达在自动驾驶系统开发、测试与优化方面的贡献，快速吸引顶尖科技公司和研发机构的关注。适用于具有1-5年相关经验的工程师，以及有志于进入自动驾驶领域的计算机、电子、机械等专业背景人才。
模板亮点
- 突出算法与模型开发经验
- 强化项目成果与数据量化展示
- 优化技能树与工具掌握列表
- 兼容多种自动驾驶技术栈
- 专业排版，彰显技术严谨性
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适用人群
本模板特别适合自动驾驶系统工程师岗位的求职者使用，具备1-5年经验工作经验的专业人士， 通过技术类风格的设计，帮助您在AI人工智能 行业中脱颖而出，展现专业形象和核心竞争力。
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简历写作
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模板内容
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个人总结
资深自动驾驶系统工程师，拥有<strong>5年</strong>以上自动驾驶感知、决策规划及控制系统开发经验。精通多传感器融合、高精度定位、路径规划与行为预测算法，主导并优化多项核心模块，成功将系统性能提升<strong>20%</strong>。熟悉ROS、C++/Python、Linux等开发环境，具备从算法设计到量产落地的全栈能力，致力于推动自动驾驶技术安全、高效发展。
工作经历
高级自动驾驶系统工程师
某头部自动驾驶公司
- 负责L4级自动驾驶系统的决策规划模块开发与优化，主导复杂交通场景（如无保护左转、环岛通行）的行为决策算法设计与实现。
- 通过引入强化学习和预测控制算法，将规划成功率提升18%，紧急制动次数降低10%。
- 参与多传感器融合定位系统的开发，实现厘米级高精度定位，在城市复杂环境下定位精度提升25%。
- 指导并优化团队成员的C++/Python代码，提升代码质量与执行效率，成功将模块运行时间缩短15%。
- 与测试团队紧密合作，设计并执行系统级集成测试与路测验证，累计路测里程超过50,000公里。
自动驾驶算法工程师
某知名汽车Tier 1供应商
- 参与L2/L2+自动驾驶辅助系统的感知算法开发，主要负责目标检测与跟踪模块。
- 运用深度学习模型（YOLOvX系列、Transformer），实现对车辆、行人、车道线的高精度识别，检测准确率达到98%。
- 优化毫米波雷达与摄像头的融合算法，有效提升恶劣天气下的感知鲁棒性，误检率降低20%。
- 负责自研感知算法的嵌入式部署与性能优化，成功将其部署到NVIDIA Drive AGX平台，帧率提升30%。
- 撰写并维护技术文档，协助团队完成ISO 26262功能安全相关开发流程。
教育背景
清华大学
硕士 · 计算机科学与技术
上海交通大学
本科 · 自动化
- 主修课程：机器学习、深度学习、计算机视觉、机器人学、自动控制理论
- 参与国家重点研发计划“智能网联汽车自动驾驶系统”子项目，负责感知模块的算法设计与验证。
- 硕士论文：《基于多传感器融合的自动驾驶环境感知系统研究》
- 获得“优秀毕业生”称号，连续三年获得一等学业奖学金。
- 担任机器人协会会长，组织并带领团队完成智能搬运机器人项目，在全国大学生机器人大赛中获得二等奖。
- 课程设计：基于PID控制的无人机姿态控制系统，仿真结果表明控制精度提升15%。
技能专长
编程语言
C++ · Python · MATLAB · ROS
自动驾驶算法
感知算法 · 决策规划 · 控制算法 · 多传感器融合 · 高精度定位 · 行为预测
深度学习框架
PyTorch · TensorFlow · OpenCV · PCL
开发工具与环境
Linux · Git · Docker · JIRA · Confluence
系统与标准
ADAS · ISO 26262 · AUTOSAR · 功能安全
证书资质
自动驾驶系统工程师认证 (ADAS)
SAE International
TOEFL iBT
ETS
总分105
获奖经历
公司年度优秀员工
某头部自动驾驶公司
表彰在自动驾驶决策规划模块的突出贡献。
全国大学生机器人大赛二等奖
中国自动化学会
团队项目：智能搬运机器人
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