小米自动/智能驾驶资深内容编辑
任职要求
1、本科及以上学历，新闻传播、计算机、自动化、车辆工程、电子信息、人工智能等相关专业优先； 2、 具备 3–8 年智能驾驶 / AI 方向的深度内容编辑或技术内容经验，有汽车垂媒、科技媒体、研究机构背景者优先 3、熟悉自动驾驶核心技术体系，包括但…
工作职责
1、负责智能驾驶、人工智能方向的技术内容创作，包括但不限于：技术发布稿、行业深度分析、技术白皮书/长文输出 2、深入理解复杂技术内容（算法、模型、系统架构、工程方案等），并转化为用户、媒体和行业可理解的表达方式，实现“技术 → 传播 → 认知”的有效转译 3、围绕智能驾驶、具身智能、自动驾驶与机器人融合等方向，持续跟踪行业前沿动态与技术趋势，形成稳定、高质量的内容输出 4、为公司核心技术成果、模型发布、产品关键节点，提供对外技术传播内容支持（如：技术解读稿、传播级表达版本等）
我们是谁？ 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 团队主要聚焦多模态大模型技术在端到端自动驾驶的应用，我们期待你的工作将覆盖以下至少一个技术方向即可： 1. 在端到端自动驾驶、多模态大模型的训练及调优、BEV感知、基于深度学习/强化学习的规划控制、RLHF、驾驶场景视频生成等领域具备丰富且有独创性的研究经历。 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。 3. 了解大模型模型的训练/微调/推理加速方法，包括但不限于模型结构调优、训练效率提升、高效低成本微调、Muti-token推理，模型部署加速等。 4. 参与自动驾驶系统中机器学习算法的研究、开发与优化，包括但不限于深度学习算法在端到端感知大模型、规控大模型、视觉语言大模型等方面的应用。 5. 负责收集、整理和分析自动驾驶相关的数据集，进行数据预处理和标注，以提高模型的准确性和泛化能力。 6. 设计和实现端到端自动驾驶模型的训练流程，包括选择合适的优化算法、调整超参数、评估模型性能等，确保模型在不同场景下的稳定性和可靠性。
团队介绍： 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现高精度地图、三维重建、LLM/VLM，AI Agent等核心技术，持续突破自动驾驶、AR导航、具身智能、推广搜和生活服务等领域的技术边界。团队不仅在计算机视觉领域持续深耕，更将计算机视觉及AI技术在自主导航、高德打车、生活服务等多元化应用场景。 作为高德地图的核心技术驱动部门，我们以下一代三维地图引擎、多模态理解与生成、空间智能、世界模型等方向为核心，推动智能出行与真实世界连接的深度融合。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 我们正在寻找对多模态技术充满热情的算法工程师，加入我们的研发团队。您将专注于多模态理解与生成，推动其在高德扫街榜等热门应用中落地，为用户提供更智能、更沉浸的服务。 主要职责： 1、多模态大模型研发：开发业界领先的图文多模态大模型，实现高质量场景理解和内容生成； 2、模型优化与性能提升：优化多模态模型的推理速度和计算效率，支持端侧部署。探索适合大模型的压缩与加速技术（包括但不限于量化、剪枝、知识蒸馏等）； 3、业务场景落地：将多模态技术应用于扫街榜等实际业务场景，与产品、工程团队合作，推动技术从研发到上线的全流程落地； 4、前沿技术探索：持续跟踪生成式AI、跨模态对齐、思维链、强化学习、多模态交互等最新技术趋势，提出创新性解决方案。
我们是谁？ 作为中国领先的数字地图内容及导航服务提供商，高德地图日均服务数亿用户出行决策，每日处理超百亿级位置数据。视觉技术中心是驱动高德实现厘米级高精地图、实时三维重建、多模态感知等核心技术的引擎，持续突破自动驾驶、AR导航、智慧交通等领域的技术边界。 团队gihub主页：https://github.com/amap-cvlab 为何加入我们？ 挑战世界级技术难题，追求智能上限 用AI驱动国民级APP的产品迭代和颠覆式创新 岗位职责： 1、负责研发空间智能核心技术，进行室内/室外/航拍/卫片等全场景高质量空间理解、重建与生成，包括但不限于基于图像、视频、点云、Mesh和3DGS等多种模态数据的空间智能基座与应用； 2、负责多模态大模型和视频生成大模型的预训练、微调等工作，包括但不限于数字人、生成式重建及空间生成等应用方向； 3、负责大规模多模态数据集的构建、清洗与管理，搭建高效数据流水线，保障算法训练与评估； 4、负责结合具体需求，抽象出关键算法进行研发，并持续保持及引领相关技术指标。
1.市场洞察：针对智能驾驶业务，对宏观影响因素、行业趋势及关键变量、客户战略和经营进行洞察分析，及时捕获热点事件，能够洞察价值分布和转移，并有专业见解，给出建议影响决策； 2.市场策略：研究市场竞争环境，分析产品市场竞争力，制定产品市场策略和定价策略，并根据市场环境的变化，竞争对手的竞争策略变化和价格变化，适时调整策略； 3.规划输入：负责智能驾驶业务的市场分析、竞争/竞品调研分析、为产品规划和产品定义提供信息导入； 4.销售赋能：负责通过培训、辅导等手段赋能销售人员，提供产品营销话术，对销售进行赋能和交底，提升销售人员的综合能力； 5.产品GTM：根据产品上市计划和竞争环境，制定产品上市策略，制定相应的营销活动或产品推广计划，输出营销装备； 6.客户推广：推动新产品/解决方案的导入和落地，建立0-1的样板，帮助销服进行1-N的复制； 7.MTL：运用掌握MTL流程，从市场分析中发掘机会，推动机会获取落地，组织收集、分析所负责区域的市场和客户信息，能够对商机进行有效管理，提高商机盈率。