蔚来端到端车端架构设计研发工程师

-负责萝卜快跑地图引擎等车端模块的技术规划和架构设计，参与L4自动驾驶系统的核心研发，推动行业最前沿的智能出行革命 -负责萝卜快跑路径规划&ETA等服务的技术规划和架构设计，应对路线规划系统在L4车辆规模化运营背景下的新挑战 -负责萝卜快跑云端地图服务体系的技术规划和架构设计，为大规模自动驾驶车队提供高并发、低时延、高可用的在线服务能力 -对现有系统的不足进行分析并找到目前系统架构瓶颈，改进现有架构与算法，提高系统性能

安全引擎部门介绍：安全引擎承担网约车、花小猪、顺风车、货运等业务线安全需求的工程研发，致力于构建“事前隔离-事中研判干预-事后妥处置”的全链路工程架构，覆盖全场景安全产品矩阵、降发生策略架构、风险研判工作台、音视频合规与隐私保护等重点工作。 工作职责： 1、投身构建世界一流的平台型安全术体系，提升滴滴用户在安全场景下的体验和满意度； 2、积极参与业务需求讨论，支撑滴滴负向业务的需求研发，确保端到端的交付效率与质量； 3、深入理解安全业务逻辑，抽象业务，沉淀中台，用技术手段提升滴滴的负向业务能力，赋能业务发展。

1.负责研发和实现理想汽车自动驾驶系统中的强化学习算法，针对端到端大模型的训练范式进行优化，确保算法在车端平台的高效部署。 2.专注于开发和实现创新的强化学习算法和架构，推动自动驾驶系统性能的提升，特别是在 MPI 性能方面的突破。 3.参与自动驾驶系统的分布式训练框架建设，优化计算资源和内存瓶颈，支持大规模模型的高效训练与推理。 4.跟踪强化学习和自动驾驶领域的最新技术进展，推动新技术的实验验证和应用落地，推动技术前沿的突破。 5.跨团队紧密合作，确保 AI 模型在生产环境中部署，满足高性能和高可靠性的要求。

1. 负责搭建和优化用于强化学习的自动驾驶仿真框架，提升仿真系统在强化学习场景下的效能 2. 研究并应用强化学习reward model设计方法，结合各种自动驾驶场景设计奖励函数，以对驾驶决策和行为进行有效评价 3. 参与VLA架构下仿真系统的设计与优化，确保仿真环境下自动驾驶算法运行的可靠性与高效率 4. 利用历史数据和世界模型技术和资产搭建高度真实的仿真引擎，实现自动驾驶算法的高效闭环验证，确保仿真结果与实际车端表现高度一致