文远知行深度学习算法实习生（2027届-可转正）

文远知行 (WeRide.ai) 正在寻找优秀的编程人才，致力于通过解决人工智能和机器人领域最具挑战性的问题来变革未来的出行方式。开发安全可靠的自动驾驶汽车，其核心在于对车辆性能有深入的、数据驱动的理解。Metrics 团队（指标团队）正在寻找一位优秀的数据工程师来构建衡量我们成功的基础系统。您将负责创建能将原始数据转化为关键洞察的基础设施，确保我们做出的每一个决策都有准确且可扩展的指标作为支持。 1. 研发自动驾驶系统安全性、舒适性等评价算法，保障系统可靠运行。 2. 理解业务需求，深入自动驾驶业务，梳理业务流程，设计数据链路与指标体系，量化自动驾驶能力。 3. 对自动驾驶测试数据进行汇总与分析，深挖数据变化原因，结合数据分析发现问题。 4. 负责数据可视化与报告自动化，让数据直观呈现，辅助决策。 5. 自动驾驶场景挖掘。从海量非结构化测试数据中，高效提取对自动驾驶提升有高价值的交通场景。 6. 自动驾驶能力评价Metrics。运用算法模型或规则，开发自动驾驶算法能力评价指标与自动化评价方法。 7. 建立自动驾驶行为评价的体系框架。

环卫部门介绍：文远知行无人驾驶环卫车事业部是文远知行的一个重要业务板块，致力于开发安全可靠的无人驾驶环卫技术，为公开道路提供智能环卫服务。文远知行全无人驾驶环卫车，可在全无人驾驶的情况下进行安全行驶，并在需要清洁的路段全自动展开环卫作业，包括洗扫、干扫、后喷雾、对冲等多种功能；完成道路清扫、洒水降尘、喷洒消杀等公开道路环卫任务，显著提升环卫工作效率，并消除传统人工环卫作业的安全隐患。 和智能出行专家团队一起工作，推动人工智能的最前沿发展， 研发用于自动驾驶的图像处理，机器学习， 深度学习， 强化学习等。 技术方向包括但不限于： 传感器的标定与融合，物体检测跟踪及预测， 可行驶区域检测， 交通标识的检测等。

团队介绍 我们致力于打造自动驾驶领域的下一代数据闭环系统。我们正在探索如何利用生成式AI重构物理世界，从海量路测数据中提取高保真、可交互的三维场景，构建大规模世界模型。我们寻找热衷于将前沿三维视觉技术转化为数据生产力的伙伴，共同攻克自动驾驶在复杂场景下的仿真与泛化难题。 负责3D高斯泼溅（3DGS）及前馈式生成模型的训练链路优化，提升训练速度、显存效率与模型稳定性； 设计与实现分布式训练框架，支持大规模三维场景数据的高并发训练与高效迭代； 深入硬件与计算栈，进行GPU算子优化、内存调度与混合精度训练策略的研发； 与三维视觉、自动驾驶仿真团队紧密协作，将优化后的训练系统应用于场景生成、神经渲染、高精地图构建等实际业务； 跟踪学术界与工业界在训练加速、模型压缩、系统架构等方面的最新进展，推动技术落地并形成工程实践。

进行数据闭环，分布式模型训练框架和管理系统的软件研发。基于云原生和 Kubernetes 生态系统，打造高可用和高稳定性的复杂业务系统。负责训练框架前沿技术的探索和研究，负责分布式训练架构体系的演进。打造自动驾驶领域的数据闭环系统，自动驾驶大规模离线仿真技术等高水平大模型基础软件。