理想汽车智能安全工程师-AI算法-上海

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)

蚂蚁国际ASAP技术部正在寻找有激情并且具有创新能力的算法工程师，通过使用AI技术，推动蚂蚁国际化业务的发展。蚂蚁是一家AI驱动的公司，国际化是蚂蚁当前的重点方向，在这个职位上，你有机会接触到互联网金融、人工智能、国际化这3个当前最热门领域。 1.基于跨境支付、跨境游、境外合作钱包等国际业务场景及特点，设计搜索、推荐及营销引流等算法模型及策略，提升用户体验和转化效果，帮助用户增长及商家成长。 2.全面了解蚂蚁国际业务发展，提供基于机器学习、深度学习、联邦学习、大模型、运筹优化等算法方案解决复杂的实际业务问题。

在Web3席卷全球的浪潮中，我们正用代码重构数字世界的规则——从RWA资产代币化到稳定币架构的颠覆，从全球区块链协作到AI与链式逻辑的碰撞。技术生态的裂变已不可逆，而蚂蚁数科凭借原生区块链架构、密码安全、硬件级防护、跨链隐私计算与Layer2扩展性等硬核技术，已站在风暴眼中央。 此刻，你将与顶尖工程师并肩： - 重构资产流通协议，用智能合约改写价值流转规则； - 设计下一代链上系统，以技术纵深击穿数据孤岛； - 在黄金时代的第一线，用代码定义信任的新范式。 代码即信仰，创新即战场—— 黄金时代正在加速到来——此刻不冲，更待何时？ 1. 参与蚂蚁数科Layer2 区块链Jovay 的架构设计、功能开发与性能优化，推动 Jovay 测试网和主网顺利上线； 2. 持续跟踪并深入研究区块链与 Web3 前沿技术动态，具备快速学习与落地应用能力，将最新技术成果高效融入 Jovay 平台，以保持技术领先和产品竞争力。

随着蚂蚁国际的全球化战略和大模型的技术浪潮，我们将带着创新创业精神再出发，聚焦于A+、Antom、WorldFirst、Embeded Finance四大业务战场。我们深度拥抱LLM、AI Agent最前沿技术，吸纳蚂蚁国际海量数据，应用各种机器学习、NLP、CV、多模态模型来解决各类国际风险问题，与业产研并肩作战，助力业务发展，沉淀行业领先的解决方案或产品。 如果你对大模型、多模态、NLP、CV、机器算法等技术有热爱，如果你对国际化的业务有兴趣和信心，如果你希望做更多AI+业务的实事，如果你希望真正踏入AIGC、业务国际化的大潮，请加入我们。 岗位描述： 1、探索大模型时代的新型国际风控能力体系、搭建大模型安全防御和风控大模型技术体系； 2、基于深度学习、AIGC等技术，对现有国际风控能力体系进行改建和升级； 3、参与国际风控AI Agent能力建设，包括但不限于AIGC风险识别、风险知识库、检索增强、Agent进化、Multi-Agent等技术方案的设计和落地； 4、关注AI Agent和大模型相关的前沿技术和发展动态，拓展业务应用；