理想汽车自动驾驶-大模型算法研发工程师-北京

公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)

-负责自动驾驶系统中基于深度学习的轨迹、意图预测算法的研究与实现 -研发自动驾驶决策规划大模型，利用模仿学习、强化学习等技术，实现复杂交通场景下的端到端自动驾驶 -参与端到端智驾系统设计与讨论，输出技术架构与设计方案 -负责智驾系统问题分析优化，识别模型算法与数据缺陷，并做出改进 -处理大规模数据集，进行数据清洗、特征提取、模型训练和评估，优化算法的性能和效果

我们是谁？ 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厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 1. 多模态大模型研发与应用 负责多模态大模型的核心架构设计，研究并实现图片、视频、文本等跨模态特征对齐、融合与表征学习方法，负责多模态大模型的数据准备、高效训练（包括但不限于预训练、SFT、强化学习等）、推理加速等。 2. 模型优化与小型化部署 负责多模态大模型的轻量化设计、压缩与加速，确保模型在端侧设备上的高效运行。 针对高德地图的实际业务场景，优化模型性能，平衡精度与效率。 3. 创新性研究与落地 跟踪端侧生成式AI（Edge Generative AI）、强化学习（PPO、GRPO等）、智能Agent等前沿技术，探索多模态大模型在自动驾驶、智能导航等领域的潜在应用。 将研究成果快速转化为实际产品功能，推动技术创新与业务增长。

1. 跟踪VLM/VLA、世界模型、3D生成等前沿技术动态，结合地图领域的专业知识，探索其在智能交通与位置服务中的创新应用； 2. 基于高德海量多源异构数据，参与多模态地图大模型的构建、训练及性能调优； 3. 研发面向静态要素检测、occupancy网格预测及三维场景重建的多模态感知算法，建设复杂城市场景下的空间理解与环境表征能力。