清华大学车辆与运载学院现面向海内外公开招聘博士后研究人员，依托机械工程流动站及土木工程流动站，共设14个研究岗位，诚邀有志于智能网联汽车、自动驾驶、智慧交通等前沿方向研究的青年学者加入。现将有关事项公告如下：
一、岗位信息
岗位1丨车路跨域融合感知

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：克强院士、高博麟
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：3—5人
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 开展基于图像、毫米波雷达、激光雷达的多传感器目标融合感知方案设计与优化。
  2. 负责车路跨域连续跟踪技术研发，突破不同域（车载端、路侧端）感知数据的时空对齐、特征关联难题，实现交通参与者的持续稳定跟踪。
  3. 开展车路跨域连续跟踪技术研究，提升不同场景下目标跟踪的稳定性与连续性。
  4. 搭建车路跨域融合感知测试验证体系，制定感知精度、跟踪连续性、轨迹预测误差等核心指标的评估标准，开展常态化测试与性能迭代。
  5. 参与项目的申报与组织实施。

岗位2丨智能网联汽车规控算法

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：克强院士、钟薇
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：3—5人
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 设计符合半挂车/全挂车等车辆的动力学建模、决策逻辑与控制算法。
  2. 主导车云协同的广域规划技术研发，结合云端实时路况、交通管制信息及高精地图数据，构建多尺度路径规划模型。
  3. 负责分层预测性控制算法设计与落地，针对车辆动力学特性、执行器响应延迟等因素，搭建分层控制架构。
  4. 建立规控算法测试与迭代体系，设计仿真测试场景库（如极端天气、突发障碍物）与实车验证方案，监控决策合理性、控制误差等核心指标，优化算法参数与逻辑。
  5. 参与项目的申报与组织实施。

岗位3丨AI安全研究

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：克强院士、高博麟
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：3—5人
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 负责智能网联汽车AI安全领域前瞻创新技术研究，支撑国家级/省部级课题策划及申报。
  2. 负责智能网联汽车AI安全领域在研课题实施工作，支撑课题通过阶段性验收，依托课题研究支撑培育智能网联汽车AI安全领域新业务能力，并支撑落地转化。
  3. 参与项目的申报与组织实施。

岗位4丨信息安全研究

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：克强院士、高博麟
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：3—5人
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 负责智能网联汽车网络及数据安全领域前瞻创新技术研究，支撑国家级/省部级课题策划及申报。
  2. 负责智能网联汽车网络及数据安全领域在研课题实施工作，支撑课题通过阶段性验收，依托课题研究支撑培育智能网联汽车网络及数据安全领域新业务能力，并支撑落地转化。

岗位5丨基于系统工程的智能网联汽车信息物理系统架构

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：克强院士、钟薇
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：3—5人
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 深耕智能网联汽车信息物理系统关键技术研究，聚焦复杂大系统架构设计，输出具备可行性的技术方案与架构规划。
  2. 采用MBSE方法论，负责面向智能网联汽车与智慧交通领域的车路云一体化系统架构设计，包括系统需求定义、系统功能/非功能需求分析和分配、逻辑架构和物理架构设计以及系统建模、分析等。
  3. 开展信息物理系统跨域协同技术研究，解决感知、通信、计算、控制等模块的融合适配问题。
  4. 跟踪行业技术前沿与标准动态，将新技术、新方法融入架构设计与关键技术研发，提升车路云一体化系统性能。
  5. 参与项目的申报与组织实施。

岗位6丨智能网联汽车计算基础平台关键技术研究

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：克强院士、许庆
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：2人
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 智能网联汽车计算基础平台架构设计，包括分层解耦的高性能系统软件及功能软件模块研发、智能驾驶操作系统数据流框架及动态任务调度算法研究等。
  2. 自动驾驶应用图形化开发工具链研发，包含典型应用的关键算法原理设计、神经网络模型编辑器研发、算法—应用—软件—硬件全链条协同优化方法设计等。
  3. 端到端自动驾驶、多模态大模型等复杂模型的计算平台层优化及部署方案研究，包含模型量化压缩、模块/计算资源调度等方法设计。
  4. 按合作导师需要参与申报/开展的国家及企业相关项目的研究工作，进行智能网联汽车相关行业政策、行业标准和前瞻技术研究，战略报告的撰写和整理。

岗位7丨车路云一体化自动驾驶算法

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：克强院士、许庆
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：2人
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 车路云一体化分层式软件架构设计，包括适配上层多源感知算法的标准化数据接口开发、云端路侧信息与车端决策模块的通信协议制定、及异构硬件平台下的实时数据流解析与融合技术研究等。
  2. 基于车辆动力学模型的车端控制器构建，包括融合速度极限与几何边界约束的横纵向耦合控制算法研发、实现高精度路径跟踪与平稳速度调节的鲁棒控制策略研究、及防止车辆失稳的底层执行器指令优化等。
  3. 自动驾驶安全仲裁机制与系统测试评估，包括独立于常规规划回路的风险边界判定与紧急接管逻辑研发、车路云一体化架构的安全性与有效性实车测试等。
  4. 按合作导师需要参与申报/开展的国家及企业相关项目的研究工作，进行智能网联汽车相关行业政策、行业标准和前瞻技术研究，战略报告的撰写和整理。

岗位8丨路侧传感器数据重建生成车端传感器数据

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：克强院士、何雷
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：1人
• 研究方向简介：该方向聚焦路侧传感器（LiDAR/Camera）向车端视角的重建与生成，目标是实现高保真、可泛化的"路转车"数据能力，并将生成数据无缝接入下游模型的训练与评测。
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 负责路侧激光雷达数据的车端视角重建、配准与质量评测。
  2. 攻关动态目标一致性保持、多帧时空校准、可泛化重建等核心技术。
  3. 研究车端相机视角的跨视角图像生成，包括纹理重建、光照统一、动态物体补全等。
  4. 负责将重建数据接入视觉/LiDAR感知模型，验证精度提升与鲁棒性增强。

岗位9丨分层解耦AI模块库与MoE系统验证

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：克强院士、何雷
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：1人
• 研究方向简介：面向CBDES MoE（感知—预测—规划全链路）体系结构，构建多模态融合、时序一致性与规划稳定性的系统级验证框架，量化MoE模型在复杂交通环境中的性能增益。
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 主导CBDES MoE在感知、预测及规划环节的系统性实验验证。
  2. 研究多模态融合策略、目标识别精度提升方法与轨迹预测稳定性分析。
  3. 构建半闭环/全闭环评估流程，验证模型的决策合理性、安全裕度与异常场景鲁棒性。
  4. 输出具备可量化指标的验证报告，为工程落地提供支持。
  5. 负责与下游业务团队协同，推进系统集成与版本迭代。

岗位10丨自动驾驶多模态大模型（VLA/VLM/WM）

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：克强院士、何雷
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：2人
• 研究方向简介：面向下一代自动驾驶智能体，开展多模态大模型（视觉—语言—动作）、世界模型（WM）与多传感器融合方向研究，突破数据表达、跨模态推理与长时序预测等关键能力。
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 研究适用于自动驾驶的多模态大模型结构，包括VLM、VLA、WM、Diffusion/Transformer混合架构等。
  2. 主导多模态数据融合、时空建模、综合感知与高维行为理解任务。
  3. 探索长时序预测、世界模型构建、因果推理与大模型压缩加速等核心技术。
  4. 支撑车路云一体化自动驾驶系统的大模型落地与评测。

岗位11丨智能驾驶多模态模型

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：克强院士、张放
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：2人
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 智能驾驶多模态模型研发：负责自动驾驶场景下视觉、雷达、地图、车辆状态、语言/指令等多模态大模型的设计与实现，包括环境理解、风险识别、驾驶意图/指令理解和驾驶建议生成等功能。
  2. 模型优化与车端适配：针对车端算力限制和实时性需求，进行模型结构改造与性能优化。
  3. 仿真与实车验证支持：搭建多模态模型的开环/闭环评测方案，输出测试评价结果。

岗位12丨智慧交通多模态模型

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：克强院士、张放
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：2人
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 路侧/交通场景多模态模型研发：面向路口、路口—车端联合等不同视角，负责多相机、雷达、V2X等多模态数据的大模型设计，实现交通参与者检测跟踪、行为理解、异常事件与风险场景识别。
  2. 交通场景理解与指标设计：构建面向智慧交通的场景表达与评价指标体系，如拥堵识别、违规行为检测、交通效率与安全风险评估。
  3. 车路云一体化算法支撑：与车端算法团队协同，设计路侧多模态模型的对外输出（事件、风险提示、驾驶建议等）。

岗位13丨自动驾驶模型研发（世界模型/强化学习/端到端）

• 院系/流动站：车辆与运载学院丨机械工程
• 合作导师：李升波
• 所需专业：车辆工程
• 招聘人数：4人
• 拟从事研究内容或研究计划（研究主题为下列之一，但不限于）：
  1. 自动驾驶世界模型开发与虚拟数据生成；
  2. 大规模并行深度强化学习训练技术开发；
  3. 端到端自动驾驶模型的训练工具链研发；
  4. 自动驾驶模型的优化压缩与控制器部署。

岗位14丨智能交通与协同智能（土木工程流动站）

• 院系/流动站：土木工程系丨土木工程
• 合作导师：李萌、蔡孟池
• 所需专业：车辆工程、交通运输、计算机
• 招聘人数：3人
• 拟从事研究内容或研究计划：
  1. 开展人工智能、群体智能、大语言模型（VLM、VLA等）技术在智能交通与自动驾驶领域的理论创新及应用研究。
  2. 开展网联环境下的多车协同自动驾驶技术研究，面向结构化及非结构化道路场景下的多车编队开展应用验证。
  3. 开展综合交通韧性提升的建模与控制研究工作，开展智能网联环境下的交通控制理论研究及相关测试工作。

二、任职要求

1. 具有博士学位，品学兼优，身体健康，年龄在35周岁以下，获得博士学位的年限一般不超过3年（此条为必备条件）。
2. 具有下列领域之一的研究背景：人工智能、车辆工程、智能交通、计算机、信息通信、自动化、机械电子、机械工程、土木工程、交通工程等相关专业。
3. 对科研工作兴趣浓厚，工作认真努力，有责任心，具备团队协作与沟通能力。
4. 岗位8、9、10优先考虑以第一作者（或共同一作）发表IEEE期刊或CCF-A类顶会论文4篇及以上者；熟悉3D重建、激光雷达、多视角几何、NeRF/3DGS、Transformer、MoE、多模态建模、轨迹预测、大模型训练等技术者优先。
5. 岗位11、12、13要求具有较强的中英文写作能力与口头表达能力，发表过高水平英文期刊/国际会议论文；熟悉Transformer、VLM、Video-LM等架构，精通Python及PyTorch/TensorFlow等框架，有车端部署（TensorRT、ONNX、C++）经验者优先。
6. 岗位14要求以第一作者发表本领域国际高水平期刊论文2篇及以上。

三、申请程序

1. 申请人提交申请意向
2. 合作导师向院系推荐
3. 院系集中面试
4. 校博后办审核
5. 国家审批
6. 学校通知录用
7. 申请人办理进校手续

三、申请程序
欢迎邮件联系叶老师：yeml19@tsinghua.org.cn

邮件申请时请标题注明信息来自博士后招聘网-boshihoujob.com，电话咨询时说明从博士后招聘网(www.boshihoujob.com)看到的博士后招聘信息。

声明：凡本网注明“来源：XXX”的文/图等稿件，本网转载出于传递更多信息及方便产业探讨之目的，并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性，文章内容仅供参考。如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，须保留本网站注明的“来源”，并自负版权等法律责任。作者如果不希望被转载或者联系转载等事宜，请与我们联系。邮箱：boshihoujob@163.com。