商汤26届AI领航员-IAG智能驾驶-算法研究员（世界模型）
任职要求
1. 计算机、人工智能等相关专业硕士或者博士，需有扎实数学基础； 2. 聚焦自动驾驶世界模型全链路研发，构建支撑端到端强化学习的核心能力； 3. 模型全生命周期开发：主导自动驾驶世界模型的架构设计、训练策…
工作职责
1. 聚焦智能驾驶世界模型全链路研发，构建支撑端到端强化学习的核心能力： 2. 模型全生命周期开发：主导自动驾驶世界模型的架构设计、训练策略制定及多维度评估体系搭建，确保模型输出满足端到端 RL 训练的时序一致性与状态表征精度要求。
1、参与端到端自动驾驶规控算法开发； 2、调研前沿的端到端自动驾驶规控算法； 3、对算法模块性能进行调优，提高运行效率； 4、优化代码鲁棒性，确保算法在各种环境下的安全运行。
1. 深度运用 3DGS 与 NeRF 前沿技术，对真实环境场景进行高精度数字化重建，通过算法优化与参数调优，大幅提升重建场景的细节还原度与真实感，输出满足科研与商业应用需求的高质量渲染成果； 2. 立足 WorldModel 框架，深入探索 3D 世界生成的前沿方案，以创新思维突破技术瓶颈。从模型架构设计到算法迭代，构建高度逼真、具备实时交互能力的 3D 虚拟世界； 3. 专注于机器人/智能驾驶等场景的 3D 环境生成，结合机器人/智能驾驶的应用需求，打造符合实际应用场景的虚拟 3D 环境。通过精细化建模与数据处理，生成真实可用的模拟数据； 4. 跟踪行业技术动态，研究前沿的 3D 生成、worldmodel 及大模型相关技术；
1、参与智能驾驶端到端模型的开发工作，包括但不限于数据处理、模型设计、训练和优化等环节，提升模型在复杂交通场景下的感知、决策和控制能力； 2、结合实际业务需求，对端到端模型进行针对性的优化和调整，确保模型能够准确、高效地处理智能驾驶中的各种任务，如目标检测、车道线识别、行为预测等； 3、参与两段式端到端业务和一端式端到端业务的探索和实践，深入了解不同业务模式的特点和需求，为团队在业务模式选择和优化方面提供有价值的见解和建议；
1. 构建辅助驾驶/机器人场景的大模型端&云侧协同计算平台，支撑云&边&端平台的深度学习计算部署落地，打造计算机视觉在边缘计算行业的核心竞争力和解决方案； 2. 深度学习算法、LLM、语音应用成果转化，负责LLM、检测、分类、分割、3D等方向算法的工程化、服务化和产品化； 3. 针对市场主流的异构计算芯片，包括服务端的英伟达、昇腾系列，以及移动端芯片，实现极致性能优化； 4. 算法SDK通用框架构建与优化，保证深度学习算法部署落地的高效稳定，可移植可扩展。