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社招全职3年以上算法地点:苏州 | 上海 | 北京 | 深圳 | 广州 | 杭州状态:招聘

任职要求


- 计算机科学、人工智能、机器人学、电子工程或相关领域。
- 3年以上在强化学习深度学习、多模态大模型领域的研发经验,其中至少2年作为技术负责人或团队管理者的经验。
- 有直接从事端到端(End-to-End)自动驾驶模型研发的经验者优先,经历过量产经验。
- 在CVPR、Neur…
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工作职责


- 定义和主导端到端自动驾驶算法的长期技术路线图,负责从模型架构(如Transformer、Diffusion Model等)选型到整体方案设计的关键决策。
- 深入一线,解决研发过程中最棘手的技术难题,如长尾场景处理、模型收敛性、部署效率等。
- 推动端到端模型在量产项目中的评估、测试和部署,对最终的产品性能和用户体验负责。
- 负责招聘、组建并领导一支世界级的端到端算法团队,营造开放、创新、高效的研发氛围。
包括英文材料
强化学习+
深度学习+
大模型+
还有更多 •••
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社招算法

1、负责端到端智驾大模型的算法预研,算法突破与验证工作; 2、负责城区自动驾驶纯模型方案的量产落地,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 2024-04-18苏州|北京|上海
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社招研发

岗位职责 1. 负责无高精方案下NaviModel-道路结构认知(LaneGraph)相关算法设计验证工作; 2. 负责无高精方案 下NaviModel-实时导航相关算法设计验证工作; 3. 负责无高精方案下NaviModel算法迭代,高速/城区自动驾驶产品性能提升和交付。

更新于 2025-07-08上海|苏州|北京
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社招3年以上数据挖掘

1、负责自动驾驶数据闭环核心系统的设计与开发,构建从车端数据采集到云端模型迭代的全链路自动化体系 2、优化车端影子模式(Shadow Mode)系统,设计高效的触发式数据采集策略,精准捕获有价值的 Hard Event 数据 3、开发智能数据筛选器(Filter),通过规则引擎与 AI 模型相结合的方式,从海量路测数据中高效筛选高价值训练样本 4、搭建云端自动化数据挖掘平台,实现异常场景、算法失效案例的自动发现与聚类分析 5、推动自动标注系统的迭代优化,自动化评估驾驶行为质量,自动化清洗坏行为数据,提升标注效率与质量 6、与EBM团队深度协作,将数据闭环产出转化为模型性能的持续提升 7、构建数据质量评估体系,确保训练数据的准确性、多样性与代表性

更新于 2025-09-19北京|上海