理想汽车【基座模型】 软件研发工程师
任职要求
熟练掌握至少一门主流后端语言（Python / TypeScript / Go） 熟练使用常见中间件：Redis、Kafka、MySQL、MongoDB 熟悉工作流编排工具（如 Temporal、Airflow、LangGraph 等） 了解容器化技术（Docker、Kubernetes） 理解 LLM …
工作职责
负责 AI 应用与 Agent 系统的后端开发与架构设计 构建高可用、可扩展的 AI 服务与中间件集成 参与 LLM Agent 框架的设计与实现 优化 AI 系统的性能、稳定性与成本
1、负责视觉大模型基座架构优化、视觉编码器CLIP性能优化和视觉编码器训练(图像编码器和视频编码器)； 2、负责CLIP模型小型化优化，包含模型蒸馏效果优化、端侧轻量化模型架构设计、模型裁剪和稀疏训练(结构化稀疏和非结构化稀疏)、对比学习训练调优等； 3、参与视觉大模型实际训练和项目落地，主导高效视觉编码器的架构设计和端侧推理性能优化。 4、负责部分图文对数据集生产和构建、模型评测等任务
岗位职责： 负责所驻片区的测试路线规划与设计，覆盖城市道路、高速、山区、隧道等多场景 执行软件迭代版本的实车路测，识别功能改进与性能退化问题 管理片区内路测外包团队，制定每日测试计划与路线排期 编写测试日报/周报，与研发团队对接问题分析与复现 跟踪相关法规标准变化，确保测试合规
高级算法工程师（智能体强化学习方向） 岗位职责 深度参与 MindGPT 智能体后训练全流程，包括但不限于 MidTrain（中期训练）、SFT（监督微调）、推理侧 RL（Reasoning RL）及 Agent RL 的算法设计与大规模训练实现。 负责 DeepResearch Agent（深度研究助手）与 Code Agent（自主编程助手）等核心能力的迭代，提升模型在长上下文、多步骤推理及工具调用（Tool-use）上的成功率。
加入理想汽车，参与下一代跨本体自动驾驶与具身智能的基座方案从0到1的研发。我们的目标是：用一套统一的大脑架构，同时驱动汽车、人形机器人、仿生平台——让感知、语言、行动真正形成闭环，最终上真车、上实机。 工作职责： 这是"想象力"。真正 scalable 的智能体，必须能在脑子里模拟世界。我们在做的事情是： 构建时空一致的占用/语义/动力学世界建模能力（Diffusion、DiT、3D Occupancy、NeRF/GS 等） 开发可控的学习式仿真系统，实现场景合成与干预式评测 打通 real → sim → real 闭环，让仿真真正服务于策略训练与验证