百度自动驾驶-感知算法工程师(VLM语义方向)-2026AIDU(J85296)

VLM模型方向： -负责基于VLM开源大模型与自动驾驶领域结合的专用自动驾驶VLM模型设计与实现,实现对复杂场景语义理解，给出决策语义或者行为语义； -负责对应模型调研、设计、研发与落地等工作，包含服务端大模型与车端小模型。 VLM数据闭环方向： -负责VLM模型训练与评价需要的数据爬取、挖掘、自动标注等核心算法工作； -使用业界大模型进行数据生成、标注等的训练、评价数据获取相关核心算法工作。

多模态传感器融合感知端到端模型研发： -基于摄像头、激光雷达、3D/4D毫米波雷达等多模态传感器设计与开发融合感知模型与算法（包含但不限于：障碍物检测、OCC（Occupancy Network）、场景语义分割、跟踪等任务），提升在复杂场景、极端场景下的感知能力； -构建覆盖Corner Case的自动化数据采集与标注系统，开发数据质量评估体系，建立数据-模型迭代闭环机制； -通过自监督、弱监督学习提升模型泛化能力，加速数据飞轮，探索VLM、VLA等技术在数据飞轮中的实践与应用； -轻图/无图模型研发； -基于多模态传感器设计与实现轻图、无图模型，实现L4下的轻图实时生成，包含拓补信息、各种道路属性等的实时生成，为L4大规模应用提供基础道路感知能力； -构建轻图对应的数据闭环与数据飞轮，如挖掘算法、难例模拟生成方式、轻图适用的仿真系统等设计与实现。 世界模型研发： -设计基于多模态传感器的世界模型，为复杂问题解决效果验证、端到端模型验证提供强有力的仿真验证能力与感知能力； -构建为实现世界模型需要的数据闭环与数据飞轮，如数据采集、生成、自动化标注等相关强算法问题解决。

多模态传感器融合感知端到端模型研发： -基于摄像头、激光雷达、3D/4D毫米波雷达等多模态传感器设计与开发融合感知模型与算法（包含但不限于：障碍物检测、OCC（Occupancy Network）、场景语义分割、跟踪等任务），提升在复杂场景、极端场景下的感知能力； -构建覆盖Corner Case的自动化数据采集与标注系统，开发数据质量评估体系，建立数据-模型迭代闭环机制； -通过自监督、弱监督学习提升模型泛化能力，加速数据飞轮，探索VLM、VLA等技术在数据飞轮中的实践与应用； -轻图/无图模型研发； -基于多模态传感器设计与实现轻图、无图模型，实现L4下的轻图实时生成，包含拓补信息、各种道路属性等的实时生成，为L4大规模应用提供基础道路感知能力； -构建轻图对应的数据闭环与数据飞轮，如挖掘算法、难例模拟生成方式、轻图适用的仿真系统等设计与实现。 世界模型研发： -设计基于多模态传感器的世界模型，为复杂问题解决效果验证、端到端模型验证提供强有力的仿真验证能力与感知能力； -构建为实现世界模型需要的数据闭环与数据飞轮，如数据采集、生成、自动化标注等相关强算法问题解决。

公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)