
商汤IAG-多模态大模型工程师
社招全职算法研究地点:北京 | 上海状态:招聘
任职要求
1、 学历背景:计算机、自动化、电子工程、数学或相关专业硕士及以上学历,博士优先 2、 技术能力: (1)深入理解强化学习的理论与方法,熟悉常用算法(如 DQN、PPO、A3C、SAC 等)及其在大规模系统中的应用 (2)熟悉大模型训练与优化技术,具备将复杂理论模型工程化落地的经验 (3)熟悉自动驾驶系统架构,了解传感器融合、环…
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工作职责
1、负责自动驾驶方向VLA/VLM/端到端算法的研究和落地 2、强化学习算法研发:设计、研究和优化针对自动驾驶场景的大规模强化学习算法,提升系统的鲁棒性与泛化能力。 3、模型落地与优化:探索强化学习模型在自动驾驶中的应用场景,负责从理论到工程实践的全流程落地,实现模型高效训练与在线部署。
包括英文材料
学历+
强化学习+
https://cloud.google.com/discover/what-is-reinforcement-learning?hl=en
Reinforcement learning (RL) is a type of machine learning where an "agent" learns optimal behavior through interaction with its environment.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
This course will teach you about Deep Reinforcement Learning from beginner to expert. It’s completely free and open-source!
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-game-ai-and-reinforcement-learning
Build your own video game bots, using classic and cutting-edge algorithms.
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社招算法研究
工作职责: 端到端模型开发与优化 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;
更新于 2025-09-28北京|上海

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