Momenta端到端算法实习生

公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)

1、负责小红书增长功能体验、小组件站外拉活、分享业务迭代、落地产品业务功能研发，并协同研发团队完成业务需求交付； 2、协同PM&服务端等横向进行站外拉活和分享相关功能优化升级、以及容器化/平台化/配置化能力建设，共同打造功能稳定且可扩展的客户端增长能力； 3、持续从技术角度提升小红书App增长相关功能的交互体验和性能体验。

本课题围绕点点、搜索等依赖自然人机交互的业务场景，打造面向AI Agent的端到端全双工自然语音交互能力，预期构建具有小红书特色的最低延迟、最具人感、最懂用户的语音Agent。 重点攻克如何打造真实自然稳定的拟人感语音交互难题。其细分研究方向大模型语音内容理解【最懂用户】、可控对话式大模型语音合成【最具人感】、全双工speechLLM【最低延迟】等。

本课题希望探索有效的统一大模型基座方案及提升多场景联合预训练的效果。目前公司内部不同业务场景下存在多套Embedding&标签大模型，部署成本较高，且应用在下游端到端建模任务如序列推荐时也多有不便，希望在多场景下对多套不同的Embedding&标签做整合，共用一套统一的基座模型，降低部署成本。同时通过融合的方式，对多场景数据进行综合建模，提升多场景的Embedding&标签效果。 统一基座模型需要解决的核心技术难点包括： 1、基座统一但仍可支持业务的定制微调，且训练成本和推理成本较低； 2、多体裁内容（如笔记、直播、商品、Query等）的理解可以融合在一个统一模型，且效果比独立训练更好。 研究方向会针对要解决的问题设立，包括：基于多Head或MoE的轻量化微调及融合推理、多体裁内容形式的统一建模。