端到端自动驾驶大模型算法工程师

1. 端到端模型研发： 负责新一代 End-to-End 自动驾驶算法的泊车场景的研发，包括但不限于基于 World Model（世界模型）、Video Generation（视频生成） 或 VLM（视觉语言模型） 的驾驶策略生成。
2. 数据闭环与评测： 搭建针对生成式规划算法的自动化评测体系，利用大模型进行数据挖掘、自动标注（Auto-labeling）及场景重建，通过数据闭环持续提升模型性能。

职位要求

1. 学历背景： 计算机、自动化、人工智能等相关专业，211/985 硕士及以上学历
2. 大模型技术栈：

• 深入理解 Transformer 架构，有 LLM（大语言模型） 或 多模态模型（VLM） 的训练/微调经验。
• 熟悉生成式模型（Diffusion, VAE, GAN）原理，有视频生成或序列预测模型相关经验者优先。
• 熟悉强化学习算法。

1. 编程与工程：

• 精通 Python，具备极强的代码实现能力。
• 熟悉 C++，了解模型在端侧（On-board）的部署与推理优化（TensorRT/CUDA）。

1. 自动驾驶经验： 理解自动驾驶 Planning/Prediction 的核心业务逻辑，具备数据驱动算法（Imitation Learning, Offline RL）的研发落地经历。