蔚来校招-大模型端到端算法工程师
任职要求
1、具有深度学习、目标检测、多模态大模型、强化学习算法及任一相关领域项目经验优先; 2、计算机、电子等相关专业背景,有论文发表经验者…
工作职责
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
1.研发业界一流物理AI系统,包括不限于模仿学习, 强化学习, vla, vlm等训练系统与算法架构; 2.参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; 3.设计和实现机器学习模型的训练流程,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。
1.参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; 2.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泛化能力; 3.设计和实现机器学习模型的训练流程,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。
T-Star计划是阿里巴巴淘天集团顶尖人才招聘和培养项目,继承“阿里星〞的使命与愿景,面向全球招募顶尖技术人才。首次开设实习生专项招聘,面向2025年10月后毕业的校优秀技术同学。期待你们在淘天,通过极具挑战的前沿课题与亿级规模的海量数据、应用场景,探索和实践最前沿的Al技术,在有价值的业务场景落地技术成果。 在这里,你将参与贡献大型电商场景下与音视频体验和成本相关的一系列研发工作; 在这里,你将参与视频编码(包括但不限于HEVC/VVC)优化:通过基于信号处理和机器学习的快速编码决策、数据结构、并行框架设计,优化编码速度,同时在有竞争力的视频编码内核基础上,探索基于语义的内容感知编码优化,深度学习编码,AIGC编码等前沿课题,在保障画质体验的前提下,尽可能节省带宽; 在这里,你将参与海量图像和视频的增强修复工作:运用前沿技术,包括但不限于模型结构优化、数据仿真和增强策略优化、知识蒸馏以及模型压缩,在限定带宽环境对任意失真的视频进行高效处理,力求最好的画质。同时,跟踪业界最新进展和技术趋势(包括AIGC)并融入特定的场景,提出创新方案,帮助平台提供逼近广电级别的视频画质; 在这里,你将参与视频编码与处理联合优化:在标准编码框架的基础上,借助AI领域的新技术成果来研究视频信号的表征、编码与处理,将视频前后处理与编码联合优化,提升端到端压缩效果; 在这里,你将参与美颜等视频美化技术的研究工作,包括人脸检测、关键点、肤色美白、面部塑形、化妆效果模拟等。这些技术将应用于直播和短视频等多样化场景,并确保其在真实视频场景的有效整合。你还将专注于基于3D人脸建模和AI算法的智能美颜技术,推动这些技术的大规模落地; 在这里,你将参与UGC视频生产剪辑依赖的多类当下最前沿的图像视频生成与编辑,包括图像风格化,人像分割与实例分割,人脸属性,图像可控生成,图像视频化等,为视频剪辑提供更丰富的素材和更多的玩法; 在这里,你将有机会参与最前沿的音视频质量评价算法工作,包括无参考的视频质量评价,人脸美学评价,音频质量评价,为多媒体算法的迭代和平台音画质的体验提供基础工具; 在这里,你将帮助淘宝直播等大型的视频传输场景设计QoS算法,追求超低延时、极速播放等用户体验,并支持各种弱网环境下的最优的视频流畅度和优雅的画质降级。 T-Star实习可以带给你什么? ꔷ ①加入前沿技术探索队伍,参与顶级课题研究,有机会实现工业界项目落地。②跟企业大牛导师/学术界名导一起做有价值的课题。③丰富的技术资源、海量的数据与优秀的团队助力发paper ꔷ 投递T-Star实习生,提前解锁淘天顶级技术岗位,实习与T-Star正式批/应届秋招投递不冲突。拿到T-Star意向书的同时,将获得直通正式批次终面的机会;参与T-Star实习且表现优秀的同学,提供T-Star转正Offer。