小米自动驾驶大模型算法工程师实习生
任职要求
专业背景：计算机、人工智能、电子工程、自动化等相关专业硕士及以上学历在读，有自动驾驶或者多模态大模型经验者优先； 模型落地能力：熟悉多模态模型（如 GPT-4V、LLaVA、InterVL、QwenVL）的…
工作职责
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。
公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)
一、团队介绍 高德视觉技术中心为高德业务提供全面的核心视觉技术，是高德时空互联网领域重要的技术驱动力。我们专注于图像识别、点云识别、三维重建和传感器融合定位等领域， 我们致力于研究和开发业内领先的感知、SLAM、重建和多模态大模型等算法， 促科技创新，与生态共进，连接真实世界，做好一张活地图，让出行和生活更美好！ 通过视觉技术中心的春季实习生项目，高校学生通过此项目可以接触到高德真实的业务场景和海量时空大数据，在优秀的前辈与高德技术人交流学习中加速成长。我们希望更多优秀的高校同学加入我们，一起打造极致的算法和产品体验。 二、基本要求 面向预期于26、27届毕业的同学，可以连续实习至少三个月的同学优先。实习地点：北京，我们将提供有竞争力的实习薪酬和充足的训练资源。 三、算法实习生 职位描述 团队主要聚焦视觉、矢量地图、多模态大模型技术，我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向： 1. 探索自动驾驶场景下的在线感知、建图、关联等前沿技术，包括但不限于矢量地图构建、矢量地图关联等； 2. 探索多模态大模型在下游任务中的技术能力，包括但不限于图文对齐/识别、跨模态理解生成、多模态检索、VLM端到端自动驾驶、世界模型等；
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、自动驾驶多模态算法研究与应用：负责自动驾驶领域的多模态大模型技术研究及算法开发，包括视觉语言模型（VLM）、一段式端到端模型，以及多模态大模型在复杂场景下的技术整合。 2、多模态感知基础模型研究：开展文本（Text）、视觉（Vision）与点云（Point）融合的多模态感知基础模型研究，包括但不限于4D表征、推理（Reasoning）感知、规划等研究方向。 3、视觉-语言-动作（VLA）大模型研究：负责基于视觉-语言-动作（VLA）架构的端到端方案研究，包括数据生产方案、VLA模型架构、效率优化等方向设计与研发。 4、预训练模型研发：研究基于未来帧预测的预训练模型，结合端到端框架设计，探索其在自动驾驶感知、决策与控制闭环中的可行性及性能提升方向。