About The Role

1.模型研发：研究、设计并实现前沿的VLM/VLA模型架构，使其适用于自动驾驶的感知、预测、规划等任务（如场景描述、危险识别、因果推理、行为解释、端到端规划等）；
2.数据处理及挖掘：构建和管理大规模、高质量的多模态（视觉、文本、驾驶动作）数据集，设计高效的数据标注、清洗和增强 pipeline；
3.算法训练与优化：利用提示工程、模型微调、多模态对齐、强化学习等技术进行模型训练，优化训练效率与稳定性;
4.评估与测试：构建测试评估数据集，测评模型在安全、合规、舒适等多维度下的性能，持续迭代优化模型。
1.计算机科学、人工智能、机器人或相关领域的硕士/博士学历;
2.对机器学习、深度学习有深入的理解，熟悉大模型常用模型设计及训练方法，在以下一个或多个领域有扎实的理论基础和实践经验：
视觉-语言模型（VLM）：如图文理解，图文检索，图文生成等
视觉-语言-行动模型（VLA）：如端到端驾驶、机器人操控、具身智能等
自动驾驶AI算法：如感知、行为预测、运动规划等
在国际顶级机器学习、机器人相关会议、期刊发表过论文者优先，在机器学习相关竞赛中取得优异成绩者优先。
3.具备出色的分析问题和解决问题的能力，良好的沟通能力和团队协作精神，对自动驾驶技术有极大的热情和自驱力。

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自动驾驶AI算法（VLM/VLA/LLM）工程师/研究员(J25411)