蔚来校招-大模型数据闭环算法工程师
任职要求
你需要在以下一个或多个领域拥有扎实的专业知识和经验： 1. 拥有国内外知名大学计算机、电子工程，人工智能、物理、数学，汽车等密切相关领域的硕士、博士学位（优先） 2. 扎实的计算机基础，在以下一个或多个领域拥有专业知识和研究成果：机器学习、深度学习、强化学习、智能辅助驾驶、机器人技术等 3. 拥有较强的问题解决能力和编程技能，熟练使用Python（必需）和C++（优先），并将编码最佳实践作为工作的一部分 4. 拥有良好积极的沟通能力和团队合作精神 加分项： …
工作职责
1. 负责将多模态大语言模型（VLM）应用在车辆场景理解和corner case挖掘的工作中，完成数据挖掘交付任务 2. 负责利用规则挖掘的数据冷启动多模态大语言模型，规则+模型，提高数据挖掘效率 3. 与基础设施团队合作，构建高效的数据、训练、评估和标注流程
1、负责训练评测数据特征仓库建设、相关指标实现； 2、 负责训练评测数据交付，保证数据质量； 3、 负责端到端智驾数据产线基础工具链建设、训练评测数据业务流程建设；
负责无图、轻图、端到端模型的数据闭环方向，包括基于规则和大模型的数据挖掘、数据自动标注、静态感知数据系统方案设计等方向 负责静态场景结构化拓扑、几何算法迭代，提升云端静态数据真值、特征自动化算法迭代 负责SD导航、ADAS等多模数据融合开发车云模型数据算法建模，提升感知与PNC超视距能力 负责数据闭环业务流串联开发，推进算法模块，各个子系统的生产流程自动化，提高迭代效率
1.模型研发：参与LLM预训练、SFT指令微调、RLHF/GRPO人类反馈强化学习，提升模型指令遵循与推理能力； 2.效率优化：负责模型量化（INT8/INT4）、蒸馏、投机解码、KV Cache优化，降低推理成本与延迟； 3.系统架构：基于vLLM/SGLang/TensorRT构建高吞吐推理服务，支持多实例水平扩展与动态调度； 4.应用落地：开发RAG检索增强系统、Agent智能体，结合知识图谱/向量数据库解决业务实际问题； 5.数据工程：构建高质量指令数据集，设计数据采样、去重、质量筛选策略，搭建数据-训练-评测闭环； 6.评测迭代：建立模型能力评测体系，分析Bad Case，持续优化模型在垂直领域的表现。
1. 算法开发与优化： 负责自动驾驶模型算法的研发设计，包括但不限于行为决策、轨迹生成、运动规划等模块的深度学习/强化学习模型设计 探索基于Transformer、模仿学习（Imitation Learning）、强化学习（RL）等前沿技术的模型算法设计、应用方案 优化自动驾驶算法的实时性、安全性和舒适性，解决复杂场景（如拥堵、交互博弈、长尾问题）下的规划挑战 2.数据驱动迭代： 构建和利用大规模驾驶数据集（仿真+真实数据），设计数据闭环 pipeline 提升规划性能 参与数据标注、场景挖掘、仿真测试等环节，推动算法迭代 3.系统集成与部署： 与感知、控制等模块团队协作，实现模型算法在车载计算平台的部署 支持实车测试，分析问题并提出改进方案 4.前沿技术跟踪： 跟进学术界（如CVPR、ICRA、CoRL、IROS等）和工业界最新进展，将创新技术落地到量产或研发项目中