蔚来大模型端到端算法工程师
任职要求
职位要求 1. 硕士及以上学历,计算机 / 软件工程 / 人工智能等相关专业。 2. 扎实的深度学习算法基础,精通常见的深度学习和机器学习算法。 3. 熟悉一个或多个深度学习框架,有tensorflow/pytorch的深度使用经验者优先。 4. 面对未知的领域和问题,有非常强的自学能力,善于通过基本的研究方法对问题本身进行拆解,并找到每个步骤的解决办法。 5. 有着良好的团队合作精神,能够同公司内部的不同团队保持合作关系。 加分项 1. 硕士研究生+2年工作经验,或者相关领域的博士研究生。 2. 有过3D视觉感知领域的研发经验。 3. 有过相关领域的顶级会议论文发表(CVPR、ICCV、ECCV等等)或在相关领域的学术竞赛(ImageNet、COCO、Kitti、Waymo等等)中取得较好成绩者优先
工作职责
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。
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

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。