蔚来大模型-端到端算法研发工程师

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。

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。

我们是高德视觉技术中心，专注于以计算机视觉技术为核心的前沿研究与创新应用，致力于打造时空互联网领域的核心技术能力。 我们致力于构建 “真实世界 × 虚拟世界” 的生成式世界模型，引领多模态 AI 赋能智慧出行和日常生活。团队成员参与端到端 3D+视频+语言 大模型的研发，与阿里云算力、十亿级全域图像 / 点云 / 出行数据深度结合，让算法在真实应用中产生即时经济价值与社会影响力。 团队主页：https://github.com/amap-cvlab 岗位职责： 1. 核心算法研发：主导 1B-100B 参数级世界模型 / VLA / VLM 网络的整体方案与关键模块创新； 2. 高效预训练与微调：构建跨模态自监督目标（时序一致性、物理一致性、语言对齐等），并推动 SFT → DPO → RL-HF 全链路落地上线； 3. 跨模态推理与生成：针对 3D 场景、连续视频、语言描述开展对齐、生成与评估实验，推动端到端模型落地。创新3D场景/连续视频/交互策略/语言描述等跨多种模态的端到端理解与生成； 4. 产线落地与性能优化：与地图引擎、自动驾驶、智能导航等业务协同，迭代模型压缩、Edge-Cloud 混合部署、隐私数据训练； 5. 技术沉淀与传播：完成技术调研、实验复现、消融与报告撰写，将成果转化为论文、专利等技术沉淀。

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。