理想汽车【自动驾驶】大模型算法研发工程师
任职要求
1.计算机或机器人相关专业硕士及以上学历，扎实的数学功底和编程能力； 2.需熟练掌握pytorch、transformers等主流模型开发相关框架； 3.至少有熟悉llama、qwen、internllm等主流开源大模型框架中的一种； …
工作职责
1.负责自动驾驶相关云端大模型应用的研发与设计，包括但不限于：自动分析、场景理解等； 2.持续关注并跟踪自动驾驶及人工智能领域的最新技术进展，进行技术调研及新技术的原型验证。
职位名称： 团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现空间智能、高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 1. 定义未来地图范式：不再局限于传统视觉感知，而是利用多模态大模型实现从“看到”到“理解并生成”的跨越，解决行业核心痛点 2. 直面海量数据与复杂场景：处理中国乃至全球最复杂、最丰富的驾驶场景数据，构建坚实的技术壁垒 3. 完整的研发生态：从顶级学术研究（顶会论文）、开源项目（见团队GitHub）到国民级应用落地，提供全方位的价值实现舞台 岗位职责： 1. 核心方向：研发面向车道级地图自动化构建的多模态大模型，基于道路视频与图像自动提取车道线、POI信息等地图要素，实现高效、自动化的地图数据生产； 2. 模型全链路研发：负责或参与多模态大模型的预训练、有监督微调（SFT）、奖励模型（RM）训练与强化学习（RL）优化全流程，探索模型在空间推理、结构化生成任务上的能力强化路径； 3. 技术攻坚与落地：优化模型的推理效率、泛化能力与输出稳定性，研究适配的模型压缩（量化、蒸馏）、加速技术与部署方案，推动技术在大规模数据生产管线中落地； 4. 前沿探索与创新：跟踪并吸收多模态理解、视觉生成、世界模型、3DGS等领域的前沿进展，将其创新性地应用于地图生成问题，持续提升自动化生产的质量与范围。
1.负责研发和落实理想汽车下一代自动驾驶端到端VLA大模型算法，确保在车载和云端平台的成功部署。 2.专注于端到端大模型自动驾驶系统的算法开发和优化，包括但不限于端到端模型、多模态大模型等领域。 3.参与大规模自动驾驶数据集的处理、标注及管理，优化大模型以提升自动驾驶系统的性能。 4.持续关注并跟踪自动驾驶及人工智能领域的最新技术进展，进行技术调研及新技术的原型验证。