理想汽车【理想+】记忆算法工程师
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业，熟悉自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）或多模态技术者优先； 2. 熟悉大模型预训练、微调及推理优化，掌握智能体核心算法（如强化学习、多智能体协作、博弈论、决策规划等），有实际项目经验者优先； 3. 精通至少一种深度学习框架（如…
工作职责
“理想+”是理想汽车面向全球顶尖技术人才的校园招聘计划。我们期待你的加入，与理想汽车一起成长、分享收获，通过人工智能技术去改变物理世界的效率和体验，造福我们服务的每一个家庭，以及家庭里的每一位成员。 【本岗位的主要工作内容】 1. 研究并设计创新的记忆算法架构，解决长期依赖建模、动态知识存储与高效检索、跨任务知识迁移等核心挑战； 2. 深入探索记忆机制的核心技术方向，包括但不限于记忆的稀疏表征与结构化表征、自适应遗忘与记忆压缩策略、记忆的鲁棒性与可解释性； 3. 聚焦记忆机制在测试时学习（Test-Time Learning）场景下的应用，涵盖少样本与零样本学习、持续学习与终身学习、元学习、基于历史经验的推理与复杂决策等，并针对上述场景设计严谨的实验方案进行深入分析； 4. 探索记忆机制与其他前沿方向的交叉融合，如上下文工程（Context Engineering）、知识图谱融合，以及受类脑计算启发的记忆模型等； 5. 构建记忆算法的评估基准与评测协议，设计能全面衡量记忆提取忠实度、检索效率、安全性与隐私保护、个性化质量等多维度的评测任务与数据集。
“理想+”是理想汽车面向全球顶尖技术人才的校园招聘计划。我们期待你的加入，与理想汽车一起成长、分享收获，通过人工智能技术去改变物理世界的效率和体验，造福我们服务的每一个家庭，以及家庭里的每一位成员。 【本岗位的主要工作内容】 1. 核心算法研发：负责具身智能大模型（VLA，即视觉语言行动模型）的核心算法设计与优化，重点突破多模态指令理解、复杂任务决策、长时序动作规划等关键技术，推动模型在真实机器人场景下的零样本/少样本泛化能力； 2. 端到端模型与系统设计：主导机器人端到端感知-决策-控制一体化模型的研究与落地，探索扩散策略、世界模型、强化学习等前沿技术在具身智能系统中的融合应用，实现从仿真到现实（Sim2Real）的高效迁移； 3. 数据驱动模型闭环：设计并构建大规模、高质量的多模态数据（视频、力觉、触觉、文本）采集、清洗、标注与仿真生成pipeline，主导数据-模型联合迭代优化，解决长尾分布与数据稀缺问题； 4. 仿真与真实世界对齐：负责高保真仿真环境的动力学建模、场景生成与传感器仿真，研究领域随机化与领域自适应技术，缩小仿真与现实之间的差距，提升模型在真实物理世界的部署性能； 5. 前沿技术探索与转化：跟踪并引领具身智能、机器人学、计算机视觉、自然语言处理交叉领域的前沿技术动态，主导关键技术难点的攻关，发表高水平论文并申请核心发明专利，推动研究成果向实际产品的技术转化。 【技术课题】 下一代具身智能大脑研究
“理想+”是理想汽车面向全球顶尖技术人才的校园招聘计划。我们期待你的加入，与理想汽车一起成长、分享收获，通过人工智能技术去改变物理世界的效率和体验，造福我们服务的每一个家庭，以及家庭里的每一位成员。 【本岗位的主要工作内容】 1. 核心算法研发：负责具身智能大模型（VLA，即视觉语言行动模型）的核心算法设计与优化，重点突破多模态指令理解、复杂任务决策、长时序动作规划等关键技术，推动模型在真实机器人场景下的零样本/少样本泛化能力； 2. 端到端模型与系统设计：主导机器人端到端感知-决策-控制一体化模型的研究与落地，探索扩散策略、世界模型、强化学习等前沿技术在具身智能系统中的融合应用，实现从仿真到现实（Sim2Real）的高效迁移； 3. 数据驱动模型闭环：设计并构建大规模、高质量的多模态数据（视频、力觉、触觉、文本）采集、清洗、标注与仿真生成pipeline，主导数据-模型联合迭代优化，解决长尾分布与数据稀缺问题； 4. 仿真与真实世界对齐：负责高保真仿真环境的动力学建模、场景生成与传感器仿真，研究领域随机化与领域自适应技术，缩小仿真与现实之间的差距，提升模型在真实物理世界的部署性能； 5. 前沿技术探索与转化：跟踪并引领具身智能、机器人学、计算机视觉、自然语言处理交叉领域的前沿技术动态，主导关键技术难点的攻关，发表高水平论文并申请核心发明专利，推动研究成果向实际产品的技术转化。 【技术课题】 下一代具身智能大脑研究
“理想+”是理想汽车面向全球顶尖技术人才的校园招聘计划。我们期待你的加入，与理想汽车一起成长、分享收获，通过人工智能技术去改变物理世界的效率和体验，造福我们服务的每一个家庭，以及家庭里的每一位成员。 【本岗位的主要工作内容】 负责AI芯片和系统领域的技术创新研究，包括： 1. 下一代AI芯片架构，如计算和通信； 2. AI芯片计算效率相关加速技术，如AI编译器和高性能算子自动代码生成； 3. 分布式训练，如支持大模型训练的相关技术； 4. 支撑自动驾驶的系统技术，如确定性延时、可靠性、异构资源的调度等。
“理想+”是理想汽车面向全球顶尖技术人才的校园招聘计划。我们期待你的加入，与理想汽车一起成长、分享收获，通过人工智能技术去改变物理世界的效率和体验，造福我们服务的每一个家庭，以及家庭里的每一位成员。 【本岗位的主要工作内容】 下一代整车OS架构设计及关键技术： 1. 设计面向异构计算单元的分布式调度与资源管理模型； 2. 研究 NPU/AI 加速器内存管理与安全隔离关键技术； 3. 研究车载 AI 芯片高性能推理加速关键技术； 4. 研究面向 AI 芯片的工具与开发调试关键技术。 【技术课题】 下一代面向整车操作系统架构设计及关键技术