About The Role

1 精通生成式AI模型架构（如Diffusion Model、Transformer、LLM）、具备多模态大模型（图文/视频/点云）的预训练、微调（SFT、RLHF）及优化经验
2 掌握高效训练技术（如分布式训练、模型压缩、量化部署）、能解决云端训练到车端部署的工程挑战
3 精通3DGS和AIGC场景泛化技术、精通高阶智驾Fusa和SOTIF场景泛化
4 掌握主流大模型训练框架、如：Pytorch
5、研究并落地前沿的三维场景重建技术（如3DGS、NeRF、Instant-NGP、MVS、COLMAP等）、适配自动驾驶仿真需求
1、生源资质：博士研究生及以上学历。
2、专业要求：人工智能、软件等相关专业。方向：面向智能驾驶验证的高价值场景（尤其是长尾/危险场景）的定向重构、生成与挖掘；生成场景的闭环验证与仿真系统集；支持世界模型仿真系统中的关键模块、如智能交通体、轨迹生成器、动力学模型与算法联动。
3、证书要求：能正常取得国家颁发的毕业证及学位证。
4、在校表现：党员、优秀毕业生、学生干部等优先考虑。
5、其他要求：身体健康，热爱汽车行业，乐于奉献，敢于挑战。

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大模型仿真测试主管工程师(J26522)