小米自动驾驶大模型算法工程师实习生

该职位专注于自动驾驶场景下多模态大模型（VLA：Vision-Language-Action）的工程化落地，你将有机会在千万级数据上实车验证关于自动驾驶VLA的最新想法： 多模态模型工程化部署：结合视觉、语言与行为动作的联合建模机制，优化多模态模型的推理效率，支持自动驾驶系统的实时应用； 实车测试与性能验证：参与自动驾驶场景中的模型测试与性能评估，设计测试案例，分析模型在实际驾驶环境中的响应能力与行为决策效果； 数据采集与处理：负责多模态数据（视觉、语言、行为）的采集、标注与处理，构建高质量数据 pipeline，优化数据流的实时性与稳定性； 模型优化与轻量化：探索模型蒸馏、小样本泛化等技术，提升模型在自动驾驶复杂场景中的部署效率与资源利用率； 系统集成与技术支持：协助完成多模态模型与自动驾驶系统的集成测试，解决工程化落地过程中的技术问题； 技术文档与成果转化：撰写工程化技术文档，总结实车测试经验，参与技术报告、专利申请或产品转化工作。

1.参与多模态大模型(VLM/VLA)的研发与优化，探索图像、文本、语音等跨模态信息的融合方法，以及在自动驾驶领域的应用； 2.研究并实现前沿的视觉技术（如Diffusion Model、GAN、VAE等），推动技术落地； 3.配合团队完成算法设计、训练、调优及部署，提升模型性能与工程化能力； 4.跟踪领域前沿研究，撰写技术文档和实验报告，参与论文发表或专利申请。

1.岗位的主要工作内容为跟踪领域前沿研究，将研究成果投稿到机器学习/计算机视觉顶会顶刊。 2.参与多模态大模型（VLM/VLA）的研发与优化，探索图像、文本、语音等跨模态信息的融合方法，以及在自动驾驶领域的应用。 3.研究并实现前沿的技术（如WorldModel,DiffusionModel等），推动项目落地。

1、参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化； 2、设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能； 3、与大模型、运控等团队合作，推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施； 4、紧跟最新技术进展，将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新，参与相关方向的论文与专利积累。