Momenta端到端大模型算法工程师(Mstar)

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。

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。

1. 负责行车端到端大模型整体交付； 2. 负责行车端到端大模型在自驾系统的结合与落地； 3. 负责行车端到端大模型研发体系构建；

1. 负责行车端到端模型开发与部署； 2. 负责Learning based planning模型开发与部署； 3. 负责支撑模型训练的数据闭环构建；