地平线自动驾驶算法工程师实习生
任职要求
1、硕士或以上学历在读，计算机、人工智能、自动化等相关专业，具备良好的英文文献检索与阅读能力。 2、具备扎实的数学基础和编程能力，熟练掌握 C++/Python，有 Ceres、g2o、PyTorch 等库的实际使用经验。 3、深刻理解多视图几何与状态估计，在以下方向之一有较深入的研究或实践经验： 经典 SLAM/VIO 系统，如 ORB-SLAM、VINS-Mono 视觉重定位（场景坐标回归、图像检索、绝对位姿回归等） 3D 重建/新视角合成，如 SfM…
工作职责
1、参与智能驾驶场景下的地图系统研发与优化，包括不限于AVP、记忆泊车及车位到车位等场景，重点解决地下停车场特有的无GNSS、弱纹理、重复结构、镜面/立柱干扰、剧烈光照变化、多楼层衔接等问题，持续提升众源地图构建与更新系统在几何精度、拓扑正确性及稳定性上的表现。 2、跟踪建图定位领域的前沿技术（SOTA），协助探索新方案在实车场景中的落地可行性，方向包括但不限于：神经隐式表征/3DGS建图、无图/轻地图范式下的语义建图与重定位等，解决行业长尾问题。
1、参与智能驾驶场景下的地图系统研发与优化，包括不限于AVP、记忆泊车及车位到车位等场景，重点解决地下停车场特有的无GNSS、弱纹理、重复结构、镜面/立柱干扰、剧烈光照变化、多楼层衔接等问题，持续提升众源地图构建与更新系统在几何精度、拓扑正确性及稳定性上的表现。 2、跟踪建图定位领域的前沿技术（SOTA），协助探索新方案在实车场景中的落地可行性，方向包括但不限于：神经隐式表征/3DGS建图、无图/轻地图范式下的语义建图与重定位等，解决行业长尾问题。
-负责自动标软件研发 -负责自动标注和数据挖掘相关算法预研、开发 -负责预标注模型部署、测试相关工作 -负责标注数据自动化质量评估等开发工作
1、 负责自动驾驶一段式算法的设计、训练、迭代及量产落地； 2、基于真实车载数据，优化模型感知、预测、决策性能，解决复杂场景算法鲁棒性问题； 3、搭建数据闭环体系，通过模型调优、消融实验，持续提升算法泛化能力； 4、负责算法轻量化、TensorRT/CUDA推理优化、车载部署与实车调试，保障量产性能指标； 5、 跟进前沿端到端自动驾驶技术，落地适配车型量产方案。
我们是谁？ 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 团队主要聚焦多模态大模型技术在端到端自动驾驶的应用，我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向即可： 1. 在端到端自动驾驶、多模态大模型的训练及调优、BEV感知、基于深度学习/强化学习的规划控制、RLHF、驾驶场景视频生成等领域具备丰富且有独创性的研究经历。 2. 探索多模态大模型在下游任务中的技术能力，包括但不限于图文对齐/识别、跨模态理解生成、多模态检索、VLM端到端自动驾驶、世界模型等。 3. 了解大模型模型的训练/微调/推理加速方法，包括但不限于模型结构调优、训练效率提升、高效低成本微调、Muti-token推理，模型部署加速等。 4. 参与自动驾驶系统中机器学习算法的研究、开发与优化，包括但不限于深度学习算法在端到端感知大模型、规控大模型、视觉语言大模型等方面的应用。 5. 负责收集、整理和分析自动驾驶相关的数据集，进行数据预处理和标注，以提高模型的准确性和泛化能力。 6. 设计和实现端到端自动驾驶模型的训练流程，包括选择合适的优化算法、调整超参数、评估模型性能等，确保模型在不同场景下的稳定性和可靠性。