logo of momenta

Momenta大模型端到端算法实习生

实习兼职地点:北京 | 广州 | 深圳 | 苏州 | 上海 | 杭州状态:招聘

任职要求


1、计算机、机器学习、人工智能、机器人等相关专业硕博研究生优先;
2、熟练使用 C++/Python,有良好的数据结构算法基础及代码规范;
3、有深度学习算法背景,和扎实的数学基础,且具备预测、规划的背景知识;
4、有相关算法(Deep Learning Prediction,Deep Learning Planning,Deep Reinforcement Learning,Imitation Learning,Deep Generative Model等)经历的优先;
5、有机器学习领域顶级会议期刊论文发表的优先。

工作职责


1、负责 Deep Learning Planning 算法设计、模型训练、评测构建与实车路测等相关工作;
2、负责高速高架及城区等场景自动驾驶的量产交付,并逐步朝终局无人驾驶前进;
3、负责无图方案下End-to-end实时导航、道路结构认知(LaneGraph)相关算法设计与验证工作;
4、优化神经网络模型,增强模型对道路结构认知的能力,提升高速/城市无图场景下的产品性能;
5、针对业务需求和实车Bad Case,设计并验证优化方案,完成One Model 算法的持续迭代。
包括英文材料
机器学习+
C+++
Python+
数据结构+
算法+
深度学习+
相关职位

logo of mi
实习

1. 探索自动驾驶领域感知模型算法的研究和优化,持续探索感知模型的时空表征、感知能力; 2. 探索自动驾驶领域端到端模型、多模态大模型、强化学习等前沿技术算法的研发和优化;

更新于 2025-06-11
logo of mi
实习

1. 探索自动驾驶领域感知模型算法的研究和优化,持续探索感知模型的时空表征、感知能力; 2. 探索自动驾驶领域端到端模型、多模态大模型、强化学习等前沿技术算法的研发和优化;

更新于 2025-07-31
logo of amap
实习高德研究型实习生

我们正在寻找对世界模型与端到端自动驾驶技术充满热情的算法实习生,加入我们的前沿技术研发团队。您将专注于端到端自动驾驶算法的研发,推动其在智能驾驶中的落地应用,为用户提供更安全、更高效的出行体验。 主要职责 1、世界模型与建图研发:开发基于多传感器融合的世界模型,实现高精度地图构建与动态场景理解。 2研究基于NeRF、3DGS等技术的三维场景表示方法,提升地图生成的效率与精度。探索语义地图构建技术,结合深度学习实现道路、车道线、交通标志等元素的自动标注与更新。 3、端到端自动驾驶算法研发:研究端到端自动驾驶算法,结合强化学习、模仿学习等技术,实现从感知到决策的全流程优化。开发基于Transformer架构的多模态融合模型,提升自动驾驶系统的鲁棒性。 4、优化端到端模型的推理速度与计算效率,支持实时决策与控制。模型优化与性能提升:针对自动驾驶场景,优化模型的推理速度和资源占用,确保高性能与低延迟。 5、探索适合大模型的压缩与加速技术(如量化、剪枝、知识蒸馏),适配车载硬件平台。 6、前沿技术探索:持续跟踪世界模型、端到端自动驾驶、具身智能等领域的最新技术趋势。提出创新性解决方案,结合业务需求推动技术突破。

更新于 2025-03-27
logo of momenta
实习软件工程

1. 设计并实现端到端智驾大模型,整合感知、规划与决策功能,提升模型的整体性能与效率; 2. 运用深度学习、强化学习、机器学习等技术,优化模型结构,提高模型对复杂驾驶场景的理解和应对能力; 3. 负责收集、标注和处理自动驾驶相关数据,构建高质量的数据集,为模型训练提供有力支持; 4. 利用数据增强、迁移学习等方法,提升数据利用效率,优化模型的泛化能力; 5. 跟踪自动驾驶和人工智能领域的最新研究成果,探索新技术在端到端大模型中的应用可能性。

更新于 2025-08-06