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Your Work Shapes the World at Caterpillar Inc.

When you join Caterpillar, you're joining a global team who cares not just about the work we do – but also about each other.  We are the makers, problem solvers, and future world builders who are creating stronger, more sustainable communities. We don't just talk about progress and innovation here – we make it happen, with our customers, where we work and live. Together, we are building a better world, so we can all enjoy living in it.

预测算法工程师

岗位职责 

负责矿区混合交通场景下人员、车辆（矿卡、轻型车、辅助车辆）及工程设备的行为预测与多模态轨迹预测算法开发。 

负责目标意图识别（让行、汇入、掉头、停车、装卸作业等）及交互建模，提升复杂交互场景下的预测准确性。 

与决策规划团队紧密协作，支撑路口通行、汇入汇出、会车等场景的决策需求，定义并优化预测输出接口。 

结合高精地图、道路拓扑及调度信息，提升预测在非结构化道路与矿区特有场景中的鲁棒性。 

建设预测数据闭环，包括数据挖掘、自动标注、长尾场景收集与评测体系（minADE/minFDE、Miss Rate 等）。 

负责预测模型在车端平台（如 NVIDIA Orin）的推理优化与部署，满足实时性与稳定性要求。 

任职要求-基本要求 

计算机、自动化、电子、机器人、车辆工程、数学等相关专业本科及以上学历。 

3 年以上自动驾驶预测、行为建模或相关算法开发经验。 

熟练掌握 C++ 和 Python，熟悉 Linux 及 ROS/ROS2。 

熟悉 PyTorch 等深度学习框架，具备扎实的概率统计与机器学习基础。 

预测算法方向 

熟悉主流轨迹预测方法，如 VectorNet、LaneGCN、TNT/DenseTNT、Scene Transformer、MTR、QCNet 等。 

具备多模态轨迹预测、意图预测及多智能体交互建模的实际落地经验。 

熟悉基于规则、运动学模型与深度学习相结合的预测方案，能处理感知噪声与目标跟踪不稳定问题。 

工程与协同方向 

熟悉感知、预测、决策规划之间的接口设计与数据流，理解预测结果在规划中的使用方式。 

具备模型量化、TensorRT 推理加速及车端部署经验。 

熟悉大规模数据处理、场景挖掘及数据闭环工具链建设。 

加分项 

矿山、港口、园区等封闭场景自动驾驶经验。 

人员、工程设备等非标准交通参与者行为建模经验。 

预测与规划联合建模或博弈交互建模经验。 

端到端自动驾驶或大模型在预测方向的研究与应用经验。 

Posting Dates:

Caterpillar is an Equal Opportunity Employer.  Qualified applicants of any age are encouraged to apply

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