美团无人车业务部-训练效率优化实习生

基于数据驱动模型端到端一体化的长期需求，我们寻找有极强的技术信仰与热情，富有好奇心和驱动力的候选人。参与探索自动驾驶面向未来的算法设计和工程优化的综合性问题。 1.探究自动驾驶领域分布式训练的效率极限，通过底层硬件和分布式集群/存储优化，结合深度学习框架特性和极致算子性能优化，达到MFU上限。 2.基于VLM、LLM等大模型技术和无人配送的业务特点，探索自动驾驶新一代的模型结构范式，推动自动驾驶技术的进一步发展。

1. 负责自动驾驶模型在嵌入式平台上的高效部署与性能优化。 2. 设计并实现模型量化、剪枝、蒸馏等轻量化技术，提升推理效率。 3. 协同算法团队完成从模型训练到部署的全流程闭环，确保模型落地质量。 4. 分析并解决模型部署中的精度损失、延迟与资源占用等关键问题。 5. 持续跟踪部署效果，优化系统稳定性与实时性表现。

1. 负责建设基于视觉的感知算法，并以视觉为出发点，通过提升感知算法效果，提升无人车整体算法效果。 2. 负责建设虚实结合的视觉数据生成算法链路。

1. 优化感知视觉算法，并以视觉为出发点，提升感知算法效果。 2. 跟踪前沿视觉算法，并部署应用在实际业务模型。