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理想汽车【自动驾驶】高级模型框架工程师

社招全职3年以上自动驾驶地点:北京状态:招聘

任职要求


1. 有3年以上深度学习算法经验,有模型训练、推理、部署框架研发经验优先;
2. 有自动驾驶经验,熟悉自动驾驶常用的BEV方案、动静态算法、端到端等算法;
3. 计算机、模式识别等相关专业硕士/博士;对于即将开展的出海业务,有海外经历是加分项;
4. 较强代码能力,深入了解数据结构算法、并行编程、代码优化等相关知识;精通C/C++Python编程;
5. 具备良好的团队协作能力,能够突破技术难题,推动项目的高效实施;
6. 有计算机视觉模式识别领域顶会(CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS)或顶刊(TPAMI/IJCV/TIP)者优先;有顶级学术比赛成果或实际工程项目经验者优先。

工作职责


1. 负责自动驾驶模型框架的研发,包括训练、推理、部署、数据对接、异常诊断等模块的研发
2. 负责支撑自动驾驶无图模型、端到端模型、VLA模型等的发版、维护和升级
包括英文材料
深度学习+
算法+
自动驾驶+
模式识别+
数据结构+
C+
C+++
Python+
OpenCV+
CVPR+
ICCV+
ECCV+
ICML+
NeurIPS+
相关职位

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社招3年以上自动驾驶

1. 负责理想汽车自动驾驶端到端模型方法研发和工程落地,包括但不限于动静态感知/通用障碍物/障碍物预测决策等端到端模型; 2. 负责设计高性能上限,具备量产能力的端到端模型算法,包括但不限于diffusion、VLM等模型算法; 3. 开发高效离线训练框架,以及可实时运行的在线推理框架,优化模型推理性能,研发模型部署工具链和优化工具; 4. 建立云端数据感知/决策联合标注Pipeline、数据挖掘机制以及难样本分析等工具链,利用影子模型挖掘众包数据,通过数据闭环持续选代模型能力。

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社招自动驾驶

1. 负责自动驾驶端到端模型的设计与研发; 2. 参与、负责关键算法的设计、实现、优化,如 静态感知、导航地图融合、轨迹预测等; 3. 参与、负责训练及验证数据集的构建,以数据驱动方式持续优化模型能力。

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社招3年以上

1. 负责小鹏汽车“扶摇”AI平台数据处理相关的软件开发工作,包括数据加载工具(XDataLoader)和数据集管理平台(XDataset),提供统一的数据加载、转换、缓存与预取能力;目标解决大规模数据加载过程中出现的性能瓶颈、数据一致性、系统稳定性等问题,服务AI大模型的训练和推理; 2. 开发并维护高性能 DataLoader SDK,支持自定义采样、并行读取、缓存预取与数据增强等功能,优化多线程/进程流水线,降低I/O与预处理延迟,简化算法团队接入并提升加载效率; 3. 搭建通用Dataset管理系统,实现多源异构数据(图片、视频、点云、传感器等)的统一接入、解析与格式化; 4. 协同算法团队及其他技术团队,深入理解业务需求,快速响应并落地实现。

更新于 2025-07-22
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社招自动驾驶

1.负责研发和实现理想汽车自动驾驶系统中的强化学习算法,针对端到端大模型的训练范式进行优化,确保算法在车端平台的高效部署。 2.专注于开发和实现创新的强化学习算法和架构,推动自动驾驶系统性能的提升,特别是在 MPI 性能方面的突破。 3.参与自动驾驶系统的分布式训练框架建设,优化计算资源和内存瓶颈,支持大规模模型的高效训练与推理。 4.跟踪强化学习和自动驾驶领域的最新技术进展,推动新技术的实验验证和应用落地,推动技术前沿的突破。 5.跨团队紧密合作,确保 AI 模型在生产环境中部署,满足高性能和高可靠性的要求。