顺丰VLA算法工程师

1. 负责智驾车端模型/云端大模型的算法评测工作，运用数据驱动的方式推动模型持续优化与迭代升级； 2. 搭建车端/云端算法评测框架，建设全面的评测数据体系，保障评测数据的精准性和全面性； 3. 负责仿真评测系统的搭建与完善，构建多场景、多维度的评测指标，确保算法在复杂场景下的稳定性和可靠性； 4. 开发并优化评测相关的算法模型，提升评测系统的效率与准确度，协助建立自动化评测工具链，实现算法评测流程的标准化与自动化； 5. 推动评测工具与平台的持续迭代，支持不同算法模块的快速集成与评估，确保测试工具的扩展性与可用性。 根据评测数据与结果，提出算法优化方案，推动算法的快速迭代与性能提升。

1、负责机器人大模型和室内语义导航技术方案设计与实现； 2、负责任务规划与控制策略，提升系统的泛化性与灵活性，以及物理执行模块高效性； 3、构建面向物流作业场景的VLA数据集与仿真环境；

1.负责自动标注算法研发，实现多模态数据的联合生成与标注，涉及算法有点云分割&检测/动静态BEV/OCC/VLM等，支撑端到端/VLA项目落地； 2.负责云端VLM/VLA算法研发，并落地车云端； 3.负责重建生成算法在自动驾驶场景的研发，应用于静态标注和数据合成业务中； 4.探索新的模型训练方式在自动驾驶场景的落地，包括自监督/弱监督/增量训练/强化学习/数据配比方案等。 5.跟踪最新的大模型和人工智能发展动态，持续迭代更新多模态大模型方案； 6.主导关键技术的专利撰写和论文发表工作。

负责自动驾驶领域 VLM, VLA 算法研发，量产落地； 进行数据建设，指令微调，偏好对齐，模型的优化； 探索多模态的大模型，端到端 VLA 模型 在自动驾驶业务的应用。