理想汽车VLA算法实习生
任职要求
1.有自动驾驶或具身智能项目经验，熟悉感知/规划方法，有具身智能研发和部署经验者优先； 2.应用数学、模式识别、机器学习、电子信息、机器人等相关专业业的硕士/博士或者同等工作经验； 3.熟悉当前主流的深度学习算法，精通一个或多个领域算法研究，包括但不限于目标检测、图神经网络、NLP、大模型等领域； 4.深入…
工作职责
1.负责理想汽车VLA模型方法研发和工程落地，包括但不限于视觉多模态理解、高级指令拆解及多模态policy预测; 2.负责设计高性能上限，具备量产能力的VLA模型算法，对包括但不限于diffusion、VLM等模型算法有实操经验； 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，通过数据闭环持续选代模型能力。
多模态大模型（VLA：Vision-Language-Action）算法的预研, 包含但不限于： 1. 研究视觉、语言与行为动作之间的联合建模机制，探索多模态预训练与表征学习方法，实现跨模态对齐与融合； 2. 多模态数据集的构建与管理，包括视觉、语言、行为等多模态标签设计与质量控制； 3. 探索模型蒸馏、小样本泛化等技术，推动模型在自动驾驶复杂场景中的部署效率； 4. 跟进并复现前沿研究（如 EMMA、RT-2、OpenVLA等），协助撰写技术报告、论文或专利材料。 5. 深入调研并实践 RLHF / DPO 等对齐技术，提升多模态模型的响应能力与行为决策能力； 6. 撰写高质量的技术文档，参与论文发表或专利申请。
多模态大模型（VLA：Vision-Language-Action）算法的预研, 包含但不限于： 1. 研究视觉、语言与行为动作之间的联合建模机制，探索多模态预训练与表征学习方法，实现跨模态对齐与融合； 2. 多模态数据集的构建与管理，包括视觉、语言、行为等多模态标签设计与质量控制； 3. 探索模型蒸馏、小样本泛化等技术，推动模型在自动驾驶复杂场景中的部署效率； 4. 跟进并复现前沿研究（如 EMMA、RT-2、OpenVLA等），协助撰写技术报告、论文或专利材料。 5. 深入调研并实践 RLHF / DPO 等对齐技术，提升多模态模型的响应能力与行为决策能力； 6. 撰写高质量的技术文档，参与论文发表或专利申请。
【岗位职责】 -突破时序编码瓶颈：引入 Test-time-training 等技术，实现对物理世界时序信息的高效压缩与编码，在保持性能的同时，将 token 规模与算力开销降至可部署级别。 -构建场景化 VLA 数据体系：基于驾驶场景，构建覆盖空间感知、时序行为、长尾场景与因果推理的结构化数据体系，提升模型对物理世界的理解深度。 -实现实时闭环决策：在车载边缘设备上实现 24FPS 以上的实时推理，让模型从 “被动感知” 进化为 “主动决策”，支撑自动驾驶的长程规划与安全交互。
【岗位职责】 -突破时序编码瓶颈：引入 Test-time-training 等技术，实现对物理世界时序信息的高效压缩与编码，在保持性能的同时，将 token 规模与算力开销降至可部署级别。 -构建场景化 VLA 数据体系：基于驾驶场景，构建覆盖空间感知、时序行为、长尾场景与因果推理的结构化数据体系，提升模型对物理世界的理解深度。 -实现实时闭环决策：在车载边缘设备上实现 24FPS 以上的实时推理，让模型从 “被动感知” 进化为 “主动决策”，支撑自动驾驶的长程规划与安全交互。