蔚来大模型端到端算法工程师

1、负责智能辅助驾驶端到端算法的设计与研发，内容包括但不限于BEV感知，Lidar感知、占据网络、目标检测跟踪与预测、多模态大模型、强化学习算法等； 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

我们是谁？ 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 团队主要聚焦多模态大模型及端到端模型在车端导航及定位应用，我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向即可： 1. 在端到端自动驾驶、BEV环境感知、多模态融合、强化学习等领域具备丰富且有独创性的研究经历； 2. 探索多模态大模型在下游任务中的技术能力，包括但不限于图文对齐/识别、跨模态理解生成、多模态检索、VLM端到端自动驾驶、世界模型等； 3. 了解大模型模型的训练/微调/推理加速方法，包括但不限于模型结构调优、训练效率提升、高效低成本微调、Muti-token推理，模型部署加速等； 4. 参与自动驾驶系统中机器学习算法的研究、开发与优化，包括但不限于深度学习算法在端到端感知大模型、规控大模型、视觉语言大模型等方面的应用； 5. 负责收集、整理和分析自动驾驶相关的数据集，进行数据预处理和标注，以提高模型的准确性和复杂场景泛化能力； 6. 设计和实现端到端自动驾驶模型的训练流程，包括选择合适的优化算法、调整超参数、评估模型性能等，确保模型在不同场景下的稳定性和可靠性。

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

【岗位背景】 自动驾驶已进入深水区——传统规则堆叠触及天花板，端到端大模型正在重新定义这条赛道的边界。我们相信，真正的智能驾驶不只是"看懂"世界，更要在毫秒级时间窗口内做出类人的判断与行动。 我们正在构建覆盖城区、高速、停车场全场景的下一代端到端驾驶系统，以 VLA、Diffusion 为技术基座，打通从原始传感器数据到实时控制指令的完整链路。这里没有"先感知再规划"的割裂，只有一个统一的大脑，持续地观察、记忆、推理、行动。 【岗位职责】 端到端模型架构设计： 探索 VLM/VLA、Diffusion/Flow Matching 等生成式技术在驾驶场景的迁移应用，突破"模块拼接"范式，向统一大模型演进。 数据闭环建设： 构建覆盖长尾场景、因果推理与时序行为的结构化数据体系，驱动模型持续自我进化。 评测与迭代： 深度参与仿真评测体系建设，在路测数据与仿真闭环之间构建高效反馈回路，以数据驱动决策，让每一次迭代有据可查、有效可验。 软硬协同部署： 发挥地平线自研芯片优势，与嵌入式团队协作，完成模型量化、蒸馏与部署优化，将算法能力从实验室落地量产平台，在真实硬件约束下兼顾性能与用户体验。真正打造软硬一体的产品。