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Momenta端到端大模型算法实习生(Mstar)

实习兼职软件工程地点:北京 | 苏州 | 上海状态:招聘

任职要求


1. 计算机、软件工程、机器人、自动化等相关专业硕士及以上学历;
2. 具备数据驱动算法的研发能力,熟练相关技术栈,包括C++Python,某种训练框架,如PyTor…
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工作职责


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。
包括英文材料
学历+
算法+
C+++
Python+
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实习软件工程

1.研发基于多传感器(激光雷达、摄像头等)的4D时空场景重建和生成算法,融合时序信息实现动态物体和静态场景高精度建模; 2.研发场景生成、可交互视频生成等技术,支持自动驾驶场景的高保真场景生成,用于端到端自动驾驶算法的闭环仿真和强化学习训练; 3.结合闭环仿真结果,对场景生成相关算法进行迭代,推动端到端自动驾驶系统的联合优化。

更新于 2025-10-11北京|苏州|上海
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实习研发

1. 负责端到端智驾大模型在L2、L4下的算法预研,算法突破与验证工作; 2. 负责城区自动驾驶纯模型方案的落地部署,产品性能提升与交付; 3. 负责端到端智驾大模型方案的研发迭代体系的建设与完善。

更新于 2025-10-29北京
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实习算法

1. 研究和开发先进的机器学习算法, 应用于智能辅助驾驶的各个领域,包括但不限于: - 端到端大模型 (VLA、世界模型等) - 环境感知 (目标检测、语义分割、多传感器融合等) - 决策规划 (路径规划、行为预测、运动控制等) 2. 探索和实现前沿的人工智能技术, 如深度学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理等,以提升智能辅助驾驶系统的性能、安全性和可靠性。 3. 设计和开发大规模数据集, 用于训练和评估智能辅助驾驶算法。

更新于 2025-07-02上海|北京
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【】 1、负责语音合成系统/语音端到端大模型、全链路算法的技术预研和研发工作。 2、负责大模型的数据积累、框架建设等基建工作。 3、跟踪业界前沿技术,持续探索语音合成、端到端技术的新能力和新应用,提升核心能力。

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