滴滴软件研发（自动驾驶）-AI算法实习生
任职要求
岗位描述： 参与L4级自动驾驶车辆安全与故障处置系统的研发工作，打造业界领先的自动驾驶安全体系： 1. 构建软硬件结合的多层安全冗余系统，确保在传感器故障、计算单元软硬件异常等极端工况下，车辆始终处于安全状态。 2. 与功能安全专家紧密合作，将各种安全策略转化为可靠的代码实现，构建可扩展、高可靠的车辆异常诊断与处置中台。 3. 深入RoboTaxi无人化运营的业务场景，编写坚实可靠的异常处置逻辑，为全无人商业化运营提供核心技术支持。 要求： 1. 本科及以上学历，计算机、车辆工程、自动化、电子工程等相关专业。 2. 具备扎实的编程功底，理解面向对象设计原则，能够熟练使用Modern C++。 3. 思维细腻，…
工作职责
无
文远知行 (WeRide.ai) 正在寻找优秀的编程人才，致力于通过解决人工智能和机器人领域最具挑战性的问题来变革未来的出行方式。开发安全可靠的自动驾驶汽车，其核心在于对车辆性能有深入的、数据驱动的理解。Metrics 团队（指标团队）正在寻找一位优秀的数据工程师来构建衡量我们成功的基础系统。您将负责创建能将原始数据转化为关键洞察的基础设施，确保我们做出的每一个决策都有准确且可扩展的指标作为支持。 1. 研发自动驾驶系统安全性、舒适性等评价算法，保障系统可靠运行。 2. 理解业务需求，深入自动驾驶业务，梳理业务流程，设计数据链路与指标体系，量化自动驾驶能力。 3. 对自动驾驶测试数据进行汇总与分析，深挖数据变化原因，结合数据分析发现问题。 4. 负责数据可视化与报告自动化，让数据直观呈现，辅助决策。 5. 自动驾驶场景挖掘。从海量非结构化测试数据中，高效提取对自动驾驶提升有高价值的交通场景。 6. 自动驾驶能力评价Metrics。运用算法模型或规则，开发自动驾驶算法能力评价指标与自动化评价方法。 7. 建立自动驾驶行为评价的体系框架。
进行数据闭环，分布式模型训练框架和管理系统的软件研发。基于云原生和 Kubernetes 生态系统，打造高可用和高稳定性的复杂业务系统。负责训练框架前沿技术的探索和研究，负责分布式训练架构体系的演进。打造自动驾驶领域的数据闭环系统，自动驾驶大规模离线仿真技术等高水平大模型基础软件。
1. 参与机器人导航系统中大模型和感知模型的算法研究、开发与优化，包括但不限于VLA模型、VLN模型等。 2. 参与自动驾驶系统中大模型和感知模型的算法研究、开发与优化，包括但不限于VLA模型、VLM模型、Occupancy模型等。 3. 参与AI Infra的研发，包括但不限于大模型训练加速、云侧推理加速、端侧推理加速。 4. 将实习成果提炼总结，撰写学术论文，投稿AI顶会顶刊。
1、承接端到端自动驾驶/大语言类AI模型负载，为大算力芯片研发设计AI模型调度、编译软件栈，实现高性能推理或训练。 2、参与数据流模式时空调度建模与算法开发，支撑AI模型自动化调度到大算力芯片之上，达到较高端到端性能。 3、参与AI基本算子的开发和优化，支撑算法模型推理所需算子的功能和基本性能要求，分析性能瓶颈，构建方案极致优化。