理想汽车【自动驾驶】世界模型高级算法工程师
任职要求
1.应用数学、计算机、模式识别、机器学习、电子信息、机器人等相关专业的硕士/博士或者同等工作经验； 2.有生成模型（VAE/Stable Diffusion/DiT等）应用到自动驾驶领域实践经验的候选人优先； 3.熟悉数据结构、算法设计、并行编程、代码优化和大规模数据处理，对Python有深入掌握，有…
工作职责
1.负责自动驾驶云端世界模型的研究、算法开发和交付落地； 2.分析自动驾驶对于世界模型的业务需求，建立评测方案和指标体系，确保技术方案可量产； 3.跟踪自动驾驶领域世界模型的前沿技术，探索新算法在实际场景中的应用，保持技术行业领先；
1. 负责自动驾驶世界模型、场景重建相关技术的研究、算法开发、性能调优；相关技术包括3DGS/NeRF、Diffusion Model、多模态、生成式模型等； 2. 负责世界模型在自动驾驶闭环仿真场景生成领域的量产落地，解决落地过程中的关键技术问题； 3. 跟进相关领域世界模型的前沿技术，保持技术行业领先；
1. 负责研究和开发适合机器人的多模态大模型算法，包括但不限于语言、图像、视频、点云等模态，应用于机器人环境感知、决策、规划控制等领域 2. 负责多模态大模型算法设计、开发以及验证，通过仿真和数据闭环等方式控制和量化算法迭代效果 3. 通过研发世界模型、生成式模型，搭建闭环渲染系统，辅助端到端模型的训练 4. 深入调研前沿算法，探索前沿算法在具体场景中落地的可能性
1.设计、实现与维护自动驾驶软件系统框架，优化系统的性能、稳定性。 2.负责多传感器（包括IMU、Vision、Lidar等）的标定、建图、定位相关算法的研究、设计、开发与实现。 3.负责视觉SLAM技术在自动驾驶、具身智能等领域的应用和落地。 4.开发基于视觉的动静态场景重建、仿真、生成技术。
负责 Momenta 自动驾驶大模型、世界模型的分布式训练推理框架研发，主要包括： 1. 参与设计、研发、维护团队内部的模型分布式训练框架，擅长分析并深度优化训练各个阶段的性能瓶颈，包括计算效率、通信延迟、显存占用等； 2. 结合不断迭代的模型算法逻辑，设计并实现针对性的高效分布式并行训练策略； 3. 深入研究 CUDA、NCCL、RDMA 等编程范式和通信库，针对团队内部的 GPU 和 集群拓扑约束，开发高性能算子 并 优化分布式通信效率，达到行业 SOTA 水平； 4. 深入研究低精度混合精度训练策略，在保证模型精度满足预期的情况下，探索低精度（FP8、FP4）训练的性能极限； 5. 配合算法需求，开发 RL 训练框架、迭代 RL 训练算法逻辑，优化在线 Rollout 推理性能，深度优化 分布式 On-Policy/异步 RL 训练效率。