小米预测大模型实习生
任职要求
1、计算机、自动化、车辆工程等相关专业； 2、有自动驾驶行为预测方面的研究或者开发经验； 3、熟悉深度学习框架，熟悉CNN、LSTM、GRU、Transformer等网络结构及其训练； 4、良好的沟通能力和团队协作能力； 加…
工作职责
1、负责自动驾驶场景下预测大模型的研发； 2、相关数据指导采集、汇总； 3、定位、感知、规控等上下游模块联和调优； 4、负责探索前沿预测算法，更好的解决实际的路测问题。
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：国际电商是以TikTok为载体的电商业务（也称为TikTok Shop），致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台，在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下，国际电商希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验，为商家提供稳定可靠的平台服务，致力于新奇好物畅销全球，美好生活触手可得的使命。 Data-电商团队是国际电商的核心算法技术力量，专注于电商领域的算法创新，帮助用户高效发现感兴趣的商品，保障用户的购物安全，提升交易各环节的智能化水平。在这里，你将与一流的产品和技术团队合作、钻研，一起应对技术和业务上的挑战，推动技术在电商场景的深度落地。 1、面向国际电商的全球供应链物流以及全球商家商品等业务中，大规模时序数据（供应链时序，销量时序，物流时序，商品生命周期、内容演化、多模态事件流等）构成了业务智能的底层基础；随着业务复杂度和规模的持续提升，传统时序模型在长序列建模、跨模态关联、少样本泛化和复杂决策推理等方面逐渐遇到瓶颈； 2、参与时序大模型（Large Time-Series Foundation Model）的设计、训练与迭代，构建统一的时序建模底座能力围绕电商及内容场景中的大规模时序数据，探索预测、理解与生成等核心任务的通用建模方法； 3、挖掘并构建高质量时序预训练数据集，持续提升模型的泛化性与稳定性； 4、跟踪并落地时序建模、AIGC、LLM、多模态等前沿研究，推动模型能力的持续升级。
此项目拟研究车路协同场景下的交通多模态感知大模型技术，通过将海量路测数据进行自动化处理和分析，并采用端到端以及数据驱动的技术架构去还原交通目标精确的三维信息以及分析各种复杂的交通场景，为交通管理者提供更准确和及时的决策支持，提高交通流量管理的效率。项目包含且不限于如下关键课题： 1）交通多模态预训练技术； 2）统一物理空间特征融合感知技术； 3）长时序特征融合感知技术； 4）道路空间状态预测大模型技术。
1、负责开发交互式多模态轨迹预测、意图预测等技术； 2、负责预测模型的预训练，预测大模型研发； 3、负责end-2-end自动驾驶算法研发； 4、追踪自动驾驶行业和深度学习技术的最新进展，力争打造菜鸟无人驾驶系统，开创未来无人物流的新格局。
1. 探索自动驾驶世界模型的前沿算法与应用，包括但不限于场景生成、未来预测、场景重建、强化学习等前沿算法的研究； 2.探索视觉基座大模型的前沿算法与应用，包括但不限于depth/semantic/flow等方向，同事探索 3.探索多模态大模型的前沿算法与应用，包括但不限于在数据挖掘、场景理解方面的应用