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Momenta自动驾驶大模型算法(理解生成一体)

社招全职地点:北京 | 上海 | 苏州状态:招聘

任职要求


1、计算机科学、人工智能、机器人、自动化等相关专业硕士及以上学历。
2、扎实的编程能力,熟练使用Python/C++,具备良好的数据结构算法基础。
3、熟悉主流深度学习框架(PyTorch等),对模型训练、优化与工程实现有深入理解。

加分项
1、在CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR/ICML/TPA…
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工作职责


职位技术背景(满足以下至少一项)
(一)理解生成一体 / VLA 方向
1、有VLA模型、多模态大模型或端到端自动驾驶模型的研发经验,理解视觉、语言、动作等多模态信息的对齐与协同。
2、在模型结构上曾设计过理解与生成共享主干或联合训练策略,例如统一输出感知结果与轨迹/动作。

(二)世界模型 / 生成式模型方向
1、熟悉Diffusion Model、自回归时序模型或世界模型(如Video Action Model、DriveDreamer、GAIA-1),有视频生成、未来帧预测、轨迹生成等相关实践经验。
2、了解如何将理解得到的结构化信息(如BEV、占据网格、语义图)作为条件引导生成过程。

(三)端到端决策与控制方向
1、在模仿学习、强化学习或端到端Planning方向有深入研究,有一段式/End2End自动驾驶项目经验。
2、对“理解引导规划”或“规划与感知联合优化”有实际项目或论文产出。
包括英文材料
学历+
Python+
C+++
数据结构+
算法+
深度学习+
PyTorch+
CVPR+
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社招

负责自动驾驶一段式端到端大模型核心算法研发 Base地:北京/上海/苏州/深圳

更新于 2025-09-25上海
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社招算法

1. 端到端模型研发: 负责新一代 End-to-End 自动驾驶算法的泊车场景的研发,包括但不限于基于 World Model(世界模型)、Video Generation(视频生成) 或 VLM(视觉语言模型) 的驾驶策略生成。 2. 数据闭环与评测: 搭建针对生成式规划算法的自动化评测体系,利用大模型进行数据挖掘、自动标注(Auto-labeling)及场景重建,通过数据闭环持续提升模型性能。

更新于 2026-07-06北京|广州|深圳
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社招算法

1. 预测模型的选型、设计、训练和优化,与团队协作完成预测模型的测试、验证和部署; 2. 构建数据标注和评测流程,并基于模型表现进行数据挖掘、数据清洗、数据配比等提升模型效果; 3. 分析路测数据中的corner场景,设计数据和模型等手段,提升该场景下模型表现并解决问题; 4. 跟踪行业前沿技术,将创新性方案应用于实际项目。

更新于 2025-11-25上海
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社招算法

工作职责: 1. 端到端模型的选型、设计、训练和优化,与团队协作完成模型的测试、验证和部署; 2. 构建数据标注和评测流程,并基于模型表现进行数据挖掘、数据清洗、数据配比等提升模型效果; 3. 分析路测数据中的corner场景,设计数据和模型等手段,提升该场景下模型表现并解决问题; 4. 利用数据增广、迁移学习、对比学习和强化学习等方法,提升数据利用效率,优化模型泛化能力; 5. 跟踪行业前沿技术,将创新性方案应用于实际项目。

更新于 2025-11-25上海