百度自动标注算法工程师实习生(自动驾驶)（J93790）

该职位专注于自动驾驶场景下多模态大模型（VLA：Vision-Language-Action）的工程化落地，你将有机会在千万级数据上实车验证关于自动驾驶VLA的最新想法： 多模态模型工程化部署：结合视觉、语言与行为动作的联合建模机制，优化多模态模型的推理效率，支持自动驾驶系统的实时应用； 实车测试与性能验证：参与自动驾驶场景中的模型测试与性能评估，设计测试案例，分析模型在实际驾驶环境中的响应能力与行为决策效果； 数据采集与处理：负责多模态数据（视觉、语言、行为）的采集、标注与处理，构建高质量数据 pipeline，优化数据流的实时性与稳定性； 模型优化与轻量化：探索模型蒸馏、小样本泛化等技术，提升模型在自动驾驶复杂场景中的部署效率与资源利用率； 系统集成与技术支持：协助完成多模态模型与自动驾驶系统的集成测试，解决工程化落地过程中的技术问题； 技术文档与成果转化：撰写工程化技术文档，总结实车测试经验，参与技术报告、专利申请或产品转化工作。

该职位专注于自动驾驶场景下多模态大模型（VLA：Vision-Language-Action）的工程化落地，你将有机会在千万级数据上实车验证关于自动驾驶VLA的最新想法： 多模态模型工程化部署：结合视觉、语言与行为动作的联合建模机制，优化多模态模型的推理效率，支持自动驾驶系统的实时应用； 实车测试与性能验证：参与自动驾驶场景中的模型测试与性能评估，设计测试案例，分析模型在实际驾驶环境中的响应能力与行为决策效果； 数据采集与处理：负责多模态数据（视觉、语言、行为）的采集、标注与处理，构建高质量数据 pipeline，优化数据流的实时性与稳定性； 模型优化与轻量化：探索模型蒸馏、小样本泛化等技术，提升模型在自动驾驶复杂场景中的部署效率与资源利用率； 系统集成与技术支持：协助完成多模态模型与自动驾驶系统的集成测试，解决工程化落地过程中的技术问题； 技术文档与成果转化：撰写工程化技术文档，总结实车测试经验，参与技术报告、专利申请或产品转化工作。

自动驾驶： 1、负责自动驾驶动态目标感知算法设计和优化，包括但不限于3D目标检测与跟踪、图像/点云语义分割、物体动静态估计、Radar融合以及相应的数据挖掘与仿真算法； 2、静态感知模块研发，包括但不限于各类静态障碍物检测跟踪、地图元素识别及其矢量化/语义化/拓扑化、可行驶区域/BEV分割/OccupancyNetwork及针对真实世界中OpenVocabulary的众包地图大模型研发； 3、感知基础算法研发，包括但不限于时序多模态等基础感知模块，大规模多模态预训练算法，室外大范围动静态场景重建与编辑技术，基于（可提示）交互式智能标注系统等。

1、 研发基于地图或者基于模型数据挖掘算法，精准识别自动驾驶长尾场景（如极端天气、复杂交通参与行为、罕见障碍物等）； 2、构建高效的自动化数据挖掘Pipeline，提升数据标签质量并降低标注成本；