小米顶尖应届-世界模型端到端算法工程师-自动驾驶

1. 负责世界模型的架构设计，技术方案选择与实现落地； 2. 针对业务痛点，输出可行方案，完成产品转化和业务落地； 3. 调研追踪相关前沿技术，并深入探索，沉淀形成专利/论文/文档等。 【课题名称】 世界模型 【课题内容】 1. 探索前沿的世界模型算法，让模型更好的理解和预测现实的物理世界； 2. 深入研究基于3dgs的重建算法和基于diffusion的生成算法，提升世界模型能力边界； 3. 从闭环仿真、闭环训练、数据合成等方面发挥更大价值，进而提升自动驾驶能力上限。

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。

团队介绍： 高德地图机器学习研发部是公司AI核心技术引擎，聚焦多模态大模型、视频生成与理解、图像编辑与生成等前沿领域。团队深耕人工智能技术落地，支撑亿级用户产品，同时长期投入前沿探索，在NeurIPS/ICLR/CVPR/ACL等顶会发表多篇论文，多项成果入选“最有影响力论文”榜单。我们拥有海量数据与算力资源，鼓励创新突破，诚邀你与顶尖算法专家并肩，共同定义AI的未来！如果你渴望挑战多模态与生成式AI的技术巅峰，在视频、图像、大模型的交叉领域实现突破，欢迎加入我们！团队的github页面是：https://github.com/AMAP-ML/ 我们提供 • 参与亿级用户产品的AI核心算法研发，见证技术直接赋能业务； • 与学术大牛和工业界专家共事，持续提升技术视野； • 顶配算力资源+开放创新氛围，支持前沿探索与顶会论文发表。 具体职责包括但不限于： 1. 视频生成：负责视频生成技术的前沿技术的研究，对AIGC的diffusion和auto-regressive技术有深入了解，在T2I/AIGCT2V/I2V上面有一定的研究，图文对齐，长视频生成等有一定的研究，做好视频生成在高德业务（广告，POI详情页等）中的进行落地。 2. 视频理解：能够使用和优化多模态大模型对用户上传的视频进行质量理解，标签，densecaption，视频summary等生成，作用到视频的搜索，广告，推荐等业务的落地。 3. 世界模型： 参与世界模型的构建，能够使用最新的视频生成技术，3D技术等构建符合人类物理规律的统一的世界模型，在高德的业务进行落地。 4. 紧跟技术前沿和技术沉淀，形成顶会论文和专利。

-负责在影视视效和虚拟拍摄上研发先进的CG特效落地方案，包括但不限于流体、肌肉、群集等方向 -与美术团队、动画师紧密合作，将算法集成到现有的影视制作流程中，确保算法的实用性和视觉效果达到顶尖水平 -优化算法性能，提升计算效率，满足影视制作的实时和高质量渲染需求