文远知行大模型研发工程师（2026届校招）

关于我们人工智能模型的表现很大程度上依赖于高质量的训练数据。文远知行的数据团队拥有专业的数据标注团队和系统，我们的算法团队致力于通过先进的模型和算法通过自动和半自动标注提高标注效率和质量。 构建新一代大规模和高质量的视觉任务数据集； 研究视觉大模型关键技术，包括但不限于数据筛选、数据合成、模型训练、评测方法等。

1.负责途虎自动化运维平台的设计和开发； 2.参与途虎容器化、同城多活等项目的建设及推广落地； 3.完善运维管理自动化工作流程和方法，不断迭代实现运维交付工具的集成，提高运维效率； 4.结合大模型（DS、Qwen、GPT等）技术，参与运维知识库构建、智能问答和自动化决策系统的研发。

base地 北京/上海/广州/深圳 1.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； 2.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； 3.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； 4.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。

1.研发业界一流物理AI系统，包括不限于模仿学习， 强化学习， vla， vlm等训练系统与算法架构； 2.参与自动驾驶系统中机器学习算法的研究、开发与优化，包括但不限于深度学习算法在端到端感知大模型、规控大模型、视觉语言大模型等方面的应用； 3.设计和实现机器学习模型的训练流程，包括选择合适的优化算法、调整超参数、评估模型性能等，确保模型在不同场景下的稳定性和可靠性。