logo of nio

蔚来大模型-端到端算法研发工程师

社招全职数字技术地点:上海状态:招聘

任职要求


职位要求:
1、具有深度学习、占据网络、目标检测、语义分割、多模态大模型及任一相关领域项目经验;
2、计算机、电子等相关专业背景;具备扎实的机器学习基础和较强的学习能力;有论文发表经验者优先;有LLM大模型相关研发经验优先;
3、精通TensorflowPyTorch相关深度学习算法框架,有相应的模型设计和实现经验;
4、具备良好的沟通、协作能力;

工作职责


职位描述:
1、负责智能辅助驾驶端到端算法的设计与研发工作,主要面向停车场/地库/园区低速场景,开发端到端planner模型;
2、负责端到端算法在智能辅助驾驶应用中的开发、迭代、优化、部署等。

职位地点:上海·汽车创新港
包括英文材料
深度学习+
大模型+
机器学习+
TensorFlow+
PyTorch+
算法+
相关职位

logo of nio
社招2年以上数字技术

职位描述 1. 负责智能辅助驾驶大模型端到端模型算法的研发量产工作。 2. 紧跟前沿技术发展,并将前沿技术在量产中落地。

更新于 2025-02-25
logo of liauto
社招3年以上自动驾驶

1. 负责端到端算法模型设计研发和工程落地,包括动静态元素感知,occupancy 感知,障碍物轨迹预测,行为决策等端到端算法; 2. 研发交付通用感知算法模型,具备query-base onemodel多模块交互能力,构建全场景空间感知能力和行为预测能力; 3. 构建端到端算法模型自监督训练框架,探索occupancy预训练空间智能方案,通过数据闭环持续迭代模型能力; 4. 持续提升端到端算法模型中occupancy性能指标,扩展occupancy 在3DGS与worldmodel上的应用。

logo of liauto
社招3年以上自动驾驶

1. 负责理想汽车自动驾驶端到端模型方法研发和工程落地,包括但不限于动静态感知/通用障碍物/障碍物预测决策等端到端模型; 2. 负责设计高性能上限,具备量产能力的端到端模型算法,包括但不限于diffusion、VLM等模型算法; 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,利用影子模型挖掘众包数据,通过数据闭环持续选代模型能力。

logo of hello
社招软研类

1. 预测及端到端模型的选型、设计、训练和优化,并在车端SoC上部署,达到效率和一致性等要求; 2. 构建数据标注和评测流程,与工具链部门共同实现目标数据的挖掘及清洗,并基于模型表现对数据进行调整、配比等操作; 3. 运用深度学习、强化学习等技术,优化模型结构等,提高模型在复杂场景下的效果; 4. 利用数据增广、迁移学习和对比学习等方法,提升数据利用效率,优化模型泛化能力。

更新于 2025-10-13