理想汽车【自动驾驶】大模型算法专家
任职要求
1. 计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能等相关领域硕士或博士学位，或有同等工作经验； 2. 熟悉端到端大模型架构和优化技术，有自动驾驶领域相关经验者优先； 3. 精通大规模数据集的处理与标注，能够高效管理和优…
工作职责
1. 负责研发和实现自动驾驶系统中端到端大模型的算法，涵盖多模态、大规模数据等领域的算法优化； 2. 参与自动驾驶系统的全流程算法开发，提升模型在复杂场景下的泛化能力和实时性； 3. 推动大模型在云端与车端平台的无缝协同，确保高效的推理与部署； 4. 持续跟踪和研究大模型和人工智能领域的最新进展，探索新技术在自动驾驶中的创新应用； 5. 参与跨团队的技术交流与合作，确保研发成果的高效应用与落地。
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、负责端到端智驾大模型的算法突破、模型训练、评测构建与实车路测等相关工作； 2、负责纯模型方案在L2++下的量产落地； 3、负责端到端智驾大模型的算法预研和量产落地。
1、负责端到端智驾大模型的算法预研，算法突破与验证工作； 2、负责城区自动驾驶纯模型方案的量产落地，产品性能提升与交付； 3、负责端到端智驾大模型方案的研发迭代体系的建设与完善。