小米顶尖应届-自动驾驶垂域大模型算法工程师-汽车
任职要求
硕士以上学历，计算机/AI相关专业，有开源贡献/顶会一作论文/AI竞赛获奖者优先。深入理解多模态大模型技术原理及实现细节，具备大模型预训练、微调研发经验。逻辑清晰，能独立解决问题，具备优秀的团队协作和沟通能力。
工作职责
1. 筛选、处理和生产多模态大模型训练集数据； 2. pre/post train多模态大模型； 3. 评测比较开源大模型和训练大模型； 4. 应用多模态大模型到自驾数据挖掘筛选业务。 【课题名称】 自驾垂直领域挖掘筛选多模态大模型 【课题内容】 针对自动驾驶海量数据的挖掘筛选业务，通过pre/post train自驾垂直领域多模态大模型，来提高数据挖掘和筛选的准确率和效率，满足自驾量产模型的数据需求。
1. 基于历史数据构建自动驾驶问题数据库，设计场景标签体系与分类标准； 2. 研发多模态大模型驱动的自动驾驶问题归因算法； 3. 基于问题诊断结果，提出端到端模型优化训练改进建议。 【课题名称】 自动驾驶问题智能诊断（autotriage） 【课题内容】 1. 构建自动驾驶场景认知体系，将真实世界的问题场景标签化； 2. 设计自动驾驶问题的自动化归因机制，建立行业领先的问题分析范式。
1. 参与研究与开发融合视觉与语言理解的端到端自动驾驶新范式； 2. 负责视觉语言大模型（VLA）相关算法的设计、实现与优化，提升模型的环境感知、决策规划能力； 3. 探索如何利用VLA增强自动驾驶系统的泛化能力及人机交互的自然性； 4. 参与相关数据集的构建、处理以及模型在真实场景中的部署与测试； 5. 跟踪VLA及相关领域（多模态学习、大模型等）的前沿技术动态； 6. 发表高水平论文至国际顶会顶刊，参加相关领域的国内外顶级学术会议。 【课题名称】 自动驾驶VLA大模型预研 【课题内容】 探索融合视觉语言行为大模型（VLA）至端到端自动驾驶的新范式，实现更强的自动驾驶泛化能力和更自然的交互方式。
1. 参与研究与开发融合视觉与语言理解的端到端自动驾驶新范式； 2. 负责视觉语言大模型（VLA）相关算法的设计、实现与优化，提升模型的环境感知、决策规划能力； 3. 探索如何利用VLA增强自动驾驶系统的泛化能力及人机交互的自然性； 4. 参与相关数据集的构建、处理以及模型在真实场景中的部署与测试； 5. 跟踪VLA及相关领域（多模态学习、大模型等）的前沿技术动态； 6. 发表高水平论文至国际顶会顶刊，参加相关领域的国内外顶级学术会议。 【课题名称】 自动驾驶VLA大模型预研 【课题内容】 探索融合视觉语言行为大模型（VLA）至端到端自动驾驶的新范式，实现更强的自动驾驶泛化能力和更自然的交互方式。
1. 负责 高保真仿真场景重建算法和工具开发; 2. 负责 仿真场景数字孪生建设和仿真场景泛化能力建设; 3. 负责 仿真环境Mesh渲染优化、Mesh自动化补全算法开发; 4. 负责 3D资产/场景自动化导入仿真平台，物理属性自动识别工具开发。 【课题名称】 仿真场景高精细度重建 【课题内容】 针对机器人的操作和导航场景, 开发高保真的仿真场景重建算法和工具链, 具体包含: 1. 仿真场景视觉高保真重建 2. 仿真资产物理属性自动还原 3. 资产自动化导入仿真平台, 自动化补全Mesh 4. 仿真环境Mesh渲染优化