文远知行机器学习工程师（Prediction）-广州/深圳
任职要求
电气工程、计算机科学/工程或相关专业，硕士/博士学位。 在机器学习、深度学习或高性能计算领域拥有3年及以上相关工作或研究经验。 具备扎实的机器学习理论和实践知识。 精通Python；熟悉C++及并行编程…
工作职责
如果base深圳，前面半年需要来广州出差培训学习； 岗位主要负责对障碍物未来可能的行为和运动轨迹进行预测，并给出概率和不确定性估计，为下游的决策规划提供依据； 您将负责的领域包括： 主动学习与贝叶斯优化 异常检测 深度神经网络 分布式/并行学习算法 学习控制 行为/轨迹预测建模
WeRide is a smart mobility start-up whose mission is to transform mobility with autonomous driving. We are committed to build better transportation experience that’s safe, efficient, affordable and joyful. We have an elite team of entrepreneurs and technologists who share the same passion and pursue continuous excellence in their work. WeRide.ai is looking for a machine learning engineer for the prediction team. In this impactful role, you will collaborate with a best-in-class team of engineers to tackle hard problems and help advance mobility solutions to improve everyday lives. You will be responsible in such fields: Active learning and Bayesian optimization Anomaly detection Deep networks Distributed/parallel learning algorithms Learning control Predictive modeling
- 应用先进的深度学习技术，解决自动驾驶中智能体的行为理解、预测和规划问题 - 研究和发展创新性的深度学习模型，用以实时理解和预测其他交通参与者的行为，并做出合理运动规划 - 设计和优化基于深度学习方法的在线预测和规划系统，增强系统的实时性和鲁棒性 - 开发和完善模型训练的离线系统，包括数据挖掘、数据处理，和模型评估及可视化
-负责预测、VLM/VLA、Neural Planner模型研发，用深度学习算法解决/重构规划任务 -负责深度学习模型设计、数据生成、在离线评测和车端部署 -负责数据闭环能力建设，数据驱动提升模型性能 -与上下游模块协同，优化Robotaxi安全性和智能性 -探索自动驾驶端到端大模型技术路径
- 应用先进的深度学习技术，解决自动驾驶中智能体的行为理解、预测和规划问题 - 研究和发展创新性的深度学习模型，用以实时理解和预测其他交通参与者的行为，并做出合理运动规划 - 设计和优化基于深度学习方法的在线预测和规划系统，增强系统的实时性和鲁棒性 - 开发和完善模型训练的离线系统，包括数据挖掘、数据处理，和模型评估及可视化