腾讯自动驾驶实验室-端到端高级算法工程师
任职要求
1.具有自动驾驶领域端到端算法经验，精通Transformer、BEV等算法； 2.具备优秀的数据分析能力，具备优秀的算法工程经历、落地项目经历； 3.精通C++、Python等编程语言，具备优秀的算法coding能力； 4.熟悉ROS2通信系统，具备优秀的编程和软件开发能力； 5.具备良好的问题解决能力、团队合作精神和沟通…
工作职责
1.负责开发和优化自动驾驶端到端算法及系统，整合感知、预测、建图、决策等各传统模块，并负责端到端算法模型的车端移植与模块部署； 2.设计、开发和优化自动驾驶端到端算法，分阶段实现感知端到端、感知预测端到端、感知决策端到端三阶段算法研究； 3.开发、维护车端基于ROS2通信的端到端自动驾驶工程链路，提升车端识别准召、FPS、资源开销等性能指标； 4.与团队合作，进行算法性能评估和优化，对接上下游模块，提供满足下游需求的算法输出。
小鹏机器人中心致力于研发先进的人形机器人技术，包括机器人的行走，操作，智能导航，在大语言模型支撑下的人机交互等。我们拥有世界一流的软硬件团队，分布于深圳，上海，北京，广州和北美。作为计算机视觉和多模态大模型领域实习生，你将和机器人中心相关领域的工程师共同解决科研和工程问题。我们将共同成长，在人形机器人前沿领域留下自己印记。 你将获得： • 最前沿的AI相关技术，包括端到端导航，视觉和多模态基础大模型训练，推理，数据获取，机器人平台的应用部署等。 • 行业专家的指导。对于优秀的工作，我们会鼓励和帮助文章发表或专利申请。 • 完备的实验室条件， 包括充分的计算资源，机器人硬件平台等。 • 实习生是公司的宝贵财富，对于即将毕业的优秀的实习生，我们会优先考虑其全职工作申请。
1. 参与自动驾驶、机器人方向，端到端、前沿多模态语言大模型(VLM，VLA)等相关算法的研发。 2. 参与多模态理解&3D生成式（3DGS,NeRF,VGGT）等算法、LLM/VLM/AIGC等方向的前沿技术，重点关注生成式、大语言模型和多模态模型Evaluation/SFT/Agent/数据合成技术等相关方向。 3. 参与WorldModel，空间智能，End2End，VLA等方向的研究。
小鹏机器人中心致力于研发先进的人形机器人技术，包括机器人的行走，操作，智能导航，在大语言模型支撑下的人机交互等。我们拥有世界一流的软硬件团队，分布于深圳，上海，北京，广州和北美。作为计算机视觉和多模态大模型领域实习生，你将和机器人中心相关领域的工程师共同解决科研和工程问题。我们将共同成长，在人形机器人前沿领域留下自己印记。 你将获得： • 最前沿的AI相关技术，包括端到端导航，视觉和多模态基础大模型训练，推理，数据获取，机器人平台的应用部署等。 • 行业专家的指导。对于优秀的工作，我们会鼓励和帮助文章发表或专利申请。 • 完备的实验室条件， 包括充分的计算资源，机器人硬件平台等。 • 实习生是公司的宝贵财富，对于即将毕业的优秀的实习生，我们会优先考虑其全职工作申请。
工作职责 负责智能驾驶静态环境感知算法的开发与落地，涵盖在线高精地图构建、道路结构解析、静态障碍物检测等方向，保障自动驾驶系统对行驶环境的精准理解。同步参与无图化智驾模型的开发工作。 静态感知算法开发：负责在线高精地图构建（HD Map）、车道线检测、路沿/道路边界检测、地面标识识别等静态感知任务的模型开发与优化； 无图化智驾模型开发：参与无高精地图依赖的感知方案开发，完成"真无图"场景下静态环境理解模型的设计、训练与迭代； 前沿技术跟踪与验证：跟踪 BEV 感知、矢量化地图构建、占用网格预测（Occ）、端到端 VLA/世界模型等前沿方向，在公司自有数据集上完成适配验证与选型； 模型训练与调优：完成数据方案制定、训练 Pipeline 搭建、模型结构设计、Loss 函数优化及超参调优，持续提升模型精度与鲁棒性； 问题定位与迭代：针对路测与仿真中的 Bad Case，快速定位问题根因，设计并实施模型改进方案；