感知算法工程师-2024校招 武汉、广州、北京、上海 正式 研发 - 算法 职位描述 职位描述1、负责感知模块预标注算法开发，任务包含2D、3D、BEV数据等；2、负责开发基于业务的感知场景数据挖掘算法；3、参与感知数据集建设与优化；4、沉淀分析思路与框架，提炼数据分析路径和方法论，实现数据处理的自动化、模型调整的自动化； 职位要求 职位要求1、计算机科学与技术、电子工程、自动化及其他相关领域本科及以上学历；2、优秀的Python编程能力和数学能力；熟悉C++；熟悉Linux系统3、熟悉常见机器学习、深度学习算法以及OpenCV库、PCL库4、具有至少1年的研发相关经验，在自动驾驶领域具有实战经验为佳；5、能够在成员背景各异的团队中高效的开展工作；6、具备较强的沟通能力，能够在压力下保质保量的按时完成工作。 投递...
大模型-端到端算法工程师 AD内推 蔚来自动驾驶研发团队 上海、北京 社招 全职 数字技术 - 算法 本科及以上 3-5 年 职位描述 职位描述：1、负责智能辅助驾驶端到端算法的设计与研发，内容包括但不限于BEV感知，Lidar感知、占据网络、目标检测跟踪与预测、多模态大模型、强化学习算法等；2、负责端到端算法在智能辅助驾驶应用中的开发、迭代、优化、部署等。 职位要求 1、具有深度学习、目标检测、多模态大模型、强化学习算法及任一相关领域项目经验优先；2、计算机、电子等相关专业背景，有论文发表经验者优先，有BEV感知研发经验优先；3、精通PyTorch深度学习算法框架，有相应的模型设计和实现经验；4、具备良好的沟通、协作能力； 投递...
智能辅助驾驶算法工程师（端到端模型 / 强化学习） AD内推 蔚来自动驾驶研发团队 北京 社招 全职 数字技术 - 算法 硕士及以上 3-5 年 职位描述 负责端到端智能辅助驾驶轨迹生成算法的研发与优化，重点方向包括但不限于：端到端模仿学习（如 VLA/世界模型、自回归生成、Diffusion Policy 等）；强化学习（涵盖轨迹生成、闭环训练、世界模型等相关技术）。持续跟踪人工智能领域的前沿技术动态，推动先进算法在量产项目中的实际应用与落地。 职位要求 硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关专业；具备扎实的深度学习理论基础，熟悉常见深度学习与机器学习算法；熟练掌握至少一种主流深度学习框架，具有 TensorFlow 或 PyTorch 深度开发经验者优先。【加分项】①具备端到端路径/轨迹生成相关经验，熟悉以下任一方向者优先：主流模仿学习方法（如行为克隆）；主流 BEV 任务（如动态/静态目标检测与跟踪等）；时序建模方法（RNN/LSTM/GRU等）。②具备强化学习相关经验，熟悉以下任一方向者优先：主流 RL 算法（如 DQN、DDPG、SAC、PPO、GRPO 等）；强化学习在轨迹预测、决策规划或仿真环境中的应用；世界模型（World Model）、模型预测控制（MPC）或基于强化学习的闭环仿真技术。③具备 VLA/VLN/世界模型等相关项目实践经验，熟悉以下任一方向者优先：主流 VLA 方法（如 OpenVLA、PAI0 等）；主流世界模型方法（如
自动驾驶算法实习生-端到端大模型(可转正) 上海 实习 职位描述 零一汽车是一家专注于新能源智能重卡研发的科技企业。我们通过垂直集成的总成技术和智能系统，以深厚行业积累结合创新基因，快速打造最具性价比产品。我们基于第一性原理，正向设计研发车辆平台和高阶自动驾驶，开启绿色、高效的运输新时代。在这里，你将和智能驾驶团队的小伙伴们一起重新定义L4自动驾驶的系统架构，实现真正可大规模商业化落地的高阶自动驾驶产品。工作职责：-研发基于多模态大模型，深度学习与强化学习的端到端自动驾驶算法，进行模型设计, 实现, 训练和验证。-开发基于端到端系统的工具链，包括数据处理，自动标注，数据闭环，测试与验证等。 职位要求 -计算机视觉，机器学习，电子信息，机器人等相关学科硕士/博士在读。-在以下领域之一具备丰富且有独创性的研究经历：端到端自动驾驶，多模态大语言模型的训练及调优, BEV感知，基于深度学习/强化学习的规划控制，RLHF, 视频生成。-能够紧跟学术界和产业界技术动态，对新技术进行调研和原型验证。有相关领域顶会文章发表经历优先。-精通Python编程，熟练掌握PyTorch等深度学习框架-具有良好的工作态度，团队合作精神，主观能动性和沟通能力。 投递...
泊车端到端算法工程师（L4） 北京、上海、苏州 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 负责自动驾驶视觉感知算法研发和工程落地工作，包括但不限于BEV、端到端等；2. 负责自动驾驶视觉感知算法的数据分析、模型训练、模型测试、算法部署等工作；3. 负责车端机器学习模型的性能评估/耗时优化/硬件友好部署；4. 探索前沿技术，使用新方法提升对车身周围障碍物的检测感知能力，提升实时感知模型的能力上限； 职位要求 1. 计算机/机器人/统计/自动化等相关专业，硕士及以上学历，博士优先2. 熟练掌握Python和C++，扎实的算法和数据结构知识，熟练使用PyTorch等主流深度学习开源框架；3. 熟练掌握CNN和Transformer，具有机器学习和计算机视觉知识和应用经验，如Occupancy/目标检测/分割/跟踪等；4. 有Occ感知、端到端算法研发或量产问题解决经验者优先；5. 理解能力强，责任心强，具有良好的团队精神和敬业精神； 投递...
点云目标检测算法工程师 北京、上海、苏州 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 * 负责自动驾驶点云目标检测和跟踪模型研发和工程落地* 探索使用新的深度学习方法来检测周围环境信息和交通参与者信息，提升实时感知模型的能力上限;* 负责车端机器学习模型的性能评估/耗时优化/硬件友好部署;* 通过模型优化和数据驱动等方式负责实车测试过程中问题的解决; 职位要求 * 计算机/机器人/统计/自动化等相关专业，硕士及以上学历；* C++和Python， 扎实的算法和数据结构知识；* 有点云目标检测，BEV模块算法研发或量产中BEV问题解决经验者优先;* 有计算机视觉/机器学习方向顶会论文者优先；* 具有机器学习和计算机视觉知识和应用经验，如目标检测/分割/跟踪/分类等；* 熟练使用框架，如Tensorflow或Pytorch。 投递...
模型量化实习生 北京、苏州 社招 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 我们需要一位有边缘ai场景下模型量化部署项目、模型量化调优经历及ai提效经验的实习生，你将负责解决模型在量产芯片上部署时的量化精度问题、优化耗时问题、使用ai探索模型量化导出流程新范式，保障模型在地平线、英伟达、高通等平台上的精度与性能平衡岗位职责1.负责自动驾驶感知模型（CNN/Transformer/E2E）在目标芯片平台上的INT8/INT16/FP16量化，包括但不限于训练后量化（PTQ）、量化感知训练（QAT）等2.探索QDQ插入及计算图融合机制3.探索前沿的量化敏感层分析工具和混合精度调优方法4.利用ai探索量化导出适配流程的自动化和规范化5.跟踪最新量化、模型压缩技术进展上述岗位职责可按照兴趣自选 职位要求 任职要求1.硕士以上学历，实习时长不小于六个月2.理解深度学习原理，有模型量化/剪枝/蒸馏/NAS相关科研或项目经验，要求深入理解量化基本原理，熟悉常见的量化优化算法，有量化精度掉点排查经验为加分项3.熟悉常见的神经网络结构，包括CNN/Transformer，熟悉自动驾驶领域的感知模型BEV/OCC为加分项4.有神经网络模型训练和量化调优实践的项目经验，熟悉python编程，熟悉至少一种深度学习框架，例如PyTorch或TensorFlow，有QAT实践经验为加分项5.熟悉地平线、英伟达、高通等至少一种量化工具链，基于该工具链有落地demo项目为加分项你将获得1.有竞争力的实习薪资以及实习经历背书2.直接参与最前沿的自动驾驶模型落地项目，接触主流芯片平台（地平线、英伟达、高通等）量化部署全流程 投递...
自动驾驶感知算法高级工程师 上海 全职 职位描述 1、研发多模态感知算法，构建高精度高泛化的感知系统，并推动其在重卡运营场景中的量产落地；2、参与传感器融合、模型轻量化及嵌入式部署优化，支撑端侧高效推理；3、建设数据闭环系统，通过实车问题挖掘与自动化迭代持续提升算法性能。 职位要求 1、具有计算机视觉，机器学习，电子信息，机器人等相关学科硕士/博士学历，AI相关研究方向；2、5年以上自动驾驶感知研发经验，在3D目标检测、BEV多任务感知、远距离感知、主动安全等方向有扎实项目积累和量产落地经验。对解决真实场景的问题有强烈热情，能快速定位并闭环实车问题；3、精通Python/C++/CUDA编程，熟练掌握PyTorch深度学习框架，熟悉TensorRT/ONNX等推理框架和工具；4、具有良好的工作态度，团队合作精神，主观能动性和沟通能力。 投递...
多模态大模型算法工程师（VLM / 自动驾驶方向） 北京、苏州 社招 全职 研发 - 工程 / 机械 职位描述 我们团队主要围绕多模态大模型（VLM）在自动驾驶场景中的落地应用展开，重点关注模型能力在真实数据与业务中的有效转化，并持续建设高质量数据闭环体系。该岗位将参与模型研发与工程落地的完整流程，同时在部分方向上探索前沿方法的可行性。你将参与的工作包括：- 推动多模态大模型（VLM）在自动驾驶场景中的应用与优化 - 结合实际业务需求，设计并迭代数据闭环（Data Mining / 数据构建 / 自动标注等） - 参与模型训练流程的优化（如数据构建、SFT、评估等） - 在具体问题上尝试引入新的模型范式（如生成式方法、时序建模等）并验证效果 - 与感知、预测、规划等工程团队协作，推动模型在系统中的落地 - 在条件合适的情况下，支持相关方向的技术总结与论文发表 职位要求 - 硕士及以上学历，计算机、自动化、数学或相关专业 - 扎实的编程能力（Python / C++），熟悉常见深度学习框架（如
模型量化工程师 北京、苏州 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 我们需要一位专注于模型量化落地的实干型工程师。你将核心负责解决模型在量产芯片上部署时的精度损失问题，保障算法模型在地平线、英伟达、高通等平台上的精度与性能平衡。岗位职责模型量化实施：负责自动驾驶模型（CNN/BEV/Transformer/E2E/VLA）在目标芯片上的INT8/INT16/FP16量化工作。掉点分析与优化：深入分析量化带来的精度损失，定位敏感层，通过权重校正、偏置校正、敏感度分析等手段恢复模型精度。QAT/PTQ落地：根据模型特性选择合适的量化算法和量化策略，搭建微调环境，执行量化感知训练以修复精度。工具链适配：使用各芯片厂商提供的量化工具（如AIMET, Horizon Pytorch Plugin等）进行模型转换与验证。精度验证：建立完善的量化精度评估体系，对比浮点模型与定点模型的输出差异，输出详细的量化分析报告。 职位要求 任职要求经验要求：计算机、自动化等相关专业本科及以上学历，2-4年深度学习模型优化或部署经验。理论知识：深入理解量化基本原理，熟悉常见量化优化算法。量化优化经验：具备丰富的量化掉点排查经验，能熟练使用特征图可视化、层间误差分析等方法定位精度瓶颈。掌握常见的精度恢复手段，如Bias Correction、Equalization、AdaRound等。QAT实战能力：熟悉PyTorch/TensorFlow的量化接口，有实际搭建QAT流程、配置伪量化节点、处理量化算子融合的经验。框架与工具：熟练使用PyTorch，了解ONNX中间表示；熟悉TensorRT、TFLite或TVM中至少一种推理框架的量化流程。芯片适配：了解地平线、高通或英伟达芯片架构者优先，有复杂模型(异构、多任务、上万节点)量化掉点问题解决的经验者优先。加分项对端到端和VLA模型的量化难点有研究或实践经验。熟悉混合精度量化策略，能根据硬件特性自动搜索最优量化位宽。 投递...
具身大数据实习生 北京 校招 实习 算法类 职位描述 1. 具身智能数据pipeline开发，构建，优化2. 具身感知算法的工程交付和性能优化3. 参与具身数据闭环，不断迭代模型性能 职位要求 1. 扎实的C++和python编程基础，熟练掌握常见数据结构和算法2. 熟悉业内主流的视觉算法，了解业内领先的感知方案，如BEV模型，多模态融合等3. 熟悉常见的三维重建算法，有SLAM工程经验者优先4. 熟练掌握pytorch训练框架，能够实现高效训练代码5. 扎实的数理基础和沟通能力6. 一周稳定在岗3天以上。7. 工作地点北京。 投递...
自动驾驶-机器人算法实习生-2027届 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 1. 参与自动驾驶、机器人方向，端到端、前沿多模态语言大模型(VLM，VLA)等相关算法的研发。2. 参与多模态理解&3D生成式（3DGS,NeRF,VGGT）等算法、LLM/VLM/AIGC等方向的前沿技术，重点关注生成式、大语言模型和多模态模型Evaluation/SFT/Agent/数据合成技术等相关方向。 3. 参与WorldModel，空间智能，End2End，VLA等方向的研究。 职位要求 1. 具备一定的科研背景：在自动驾驶、机器人相关的算法（包括BEV感知，E2E model，World Model，3D Gaussian，NerF，Stable Diffusion生成，LLM, VLA等 AIGC大模型）中的一个或多个领域有过深入研究的经历；2. 有过相关领域的会议论文发表（CVPR、ICCV、ECCV等等）；3. 相关领域有国内知名实验室、企业实习经历或发表相关论文、有算法编程竞赛/自动驾驶或机器人相关竞赛经历：如KITTI、nuScenes、Waymo、机器人、自动驾驶挑战赛等优先；4. 有nuPlan，Navsim，Carla，CALVIN，OpenX，AGI等机器人、自动驾驶数据集或仿真器使用经验者优先；5. 熟悉具身智能领域的前沿算法，如RDT、π0、OpenVLA、ACT、Diffusion Policy等优先6. 面对未知的领域和问题，有非常强的自学能力。7. 2028届硕士及以上学历在读，人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先； 投递...
云端大模型实习生 上海 校招 实习 算法类 职位描述 1、探索自动驾驶云端大模型算法研发和优化，包括但不限于4D真值自动化标注、场景理解等方向；2、探索云端视觉大模型的前沿算法与应用，包括但不限于depth/semantic/flow等方向3、探索基于海量量产数据，研发无监督/自监督算法，持续探索大模型的语义理解能力和空间感知能力； 职位要求 1、扎实的C++或Python语言知识及熟练运用, 扎实的数据结构与算法知识； 2、在自动驾驶相关的感知算法（包括BEV感知，3D Detection/Segmentation，Occupancy Network，多传感器融合，单目/多目深度估计，三维重建）中的一个或多个领域有过科研经历；3、计算机，数学，机器学习，机器人，自动驾驶或相关专业优先； 4、优秀的沟通、学习及自我驱动能力，出色的团队合作意识；5、具备学术论文、优秀开源项目、高水平竞赛获奖者优先。 投递...
公司描述 博世创新软件开发（无锡）有限公司针对交通出行的电动化、自动化、互联化、个性化，提供面向未来的创新技术和前沿解决方案，加速针对中国市场的技术战略的实现和发展。博世软件中心主要发展方向包括智能网联汽车、智能座舱、辅助驾驶、车路云协同、工业4.0、人工智能大数据、智能家居、嵌入式软件服务。博世中国创新与软件开发中心以软件为客户赋能，在汽车辅助驾驶、氢燃料电池、重卡电驱动桥、多合一的控制器等多个领域取得创新研发成果。 职位描述 打造面向自动驾驶的下一代数据与仿真引擎，探索 3D Gaussian Splatting、神经渲染与生成式 AI 在真实道路场景重建、仿真视频生成与闭环评测中的落地应用。 参与从真实路测数据重建、可控场景编辑、动态目标建模，到仿真引擎集成与自动驾驶算法验证的完整链路研发，推动 3DGS 技术真正服务于 ADAS / 自动驾驶系统的数据生产、场景泛化与闭环评测。 设计与实现基于 3D Gaussian Splatting / Neural Rendering 的自动驾驶场景重建算法； 研究大规模道路场景中的多传感器重建、相机轨迹优化、几何一致性、时序一致性与渲染质量提升方法； 构建面向 LogSim / WorldSim 的 3DGS 仿真资产生产链路，支持真实道路场景的高保真复现与可控编辑； 研究动态目标重建与插入、车道级场景编辑、天气 / 光照 / 材质变化等场景泛化能力；
感知融合算法实习生-2027届 北京 校招 实习 算法类 职位描述 1. 负责Camera、LiDAR、Ultrasonic等多传感器融合算法研发工作；2. 障碍物目标的生成、多源目标关联融合、跟踪算法的开发和优化；3. 多传感器前融合算法、障碍物地图的构建、空间车位检测等算法优化；4. 基于ViT的的深度估计与3D障碍物信息融合算法研发与优化，探索深度信息引导的BEV特征融合与3D目标增强方案； 职位要求 1. 熟悉超声波雷达、相机、激光雷达的工作原理或有相关项目经验；2. 扎实的C/C++基础，扎实的数据结构与算法知识；3. 有激光雷达点云处理、占据栅格地图、多目标跟踪、感知前融合、视觉语言大模型应用等相关开发经验者优先；4. 熟悉自动泊车、自动代客泊车系统，有相关开发经验者优先；5. 熟悉Linux开发环境，熟练使用Git/Gerrit进行代码管理，GDB进行实车调试等； 投递...
AI编译器研发（自动驾驶/机器人） 深圳、上海 全职 芯片板块 职位描述 1、编译器架构设计：设计并实现AI编译器中间表示（IR），支持模型图优化、算子融合、循环优化等；构建从模型解析到硬件指令生成的完整编译流水线，支持PyTorch/Onnx等主流框架。2、硬件后端优化：针对自研芯片，开发高效算子库与代码生成策略：优化内存访问、指令调度，提升端到端推理性能。3、性能调优与验证：通过Profiling工具定位性能瓶颈，优化算子，并设计自动调优流程；与硬件团队合作，验证算子在目标设备上的性能与正确性。4、业务场景落地：结合自动驾驶感知、决策规划，或机器人SLAM、运动控制等场景，优化编译器对实时性、低功耗的需求；参与模型量化与编译器的协同设计。5、技术探索与创新：研究动态形状处理、稀疏计算等前沿编译技术；探索LLVM/GCC等传统编译技术与MLIR的集成方案。 职位要求 1、必备技能：（1）精通C++/Python，具备大型系统开发经验。（2）深入理解MLIR框架，熟悉其Dialect设计、Pass优化机制。（3）有NPU或GPU硬件经验，熟悉CUDA、OpenCL或NPU专用指令集。（4）熟悉至少一种深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Onnx）。2、加分项：（1）有LLVM/GCC后端开发经验，熟悉内联优化、寄存器分配、指令调度、代码生成等。（2）参与过开源AI编译器项目（如TVM、Apache MLIR）。（3）了解自动驾驶感知算法（如BEV感知、多传感器融合）或机器人控制等模型。（4）发表过编译器优化、体系结构相关论文或专利。岗位介绍：我们正在寻找AI编译器研发工程师，专注于AI编译器框架设计与优化。包括模型量化、图优化、codegen、算子优化及软硬件协同优化等。您将参与构建高性能、低延迟的AI编译工具链，支撑自动驾驶、机器人等业务场景。 投递...
多模态感知算法实习生 上海 实习 职位描述 1. 负责具身/机器人领域的感知算法设计和研发，包括视觉和激光的2D/3D识别、分割、追踪任务，以及场景理解，Occupancy等任务2. 参与通用感知模型的优化加速，迭代高效易部署的新算法，对不同模型做有效量化。3. 在AI领域前沿展开创新性的研究，通过数据闭环持续迭代端到端模型能力。 职位要求 1. 具备坚实的科研背景，具备图像分类，目标检测，关键点检测，语义分割，目标跟踪，点云检测，Bev融合，单目/多目深度估计，三维重建中一个或多个领域有过深入研究和量产经验。2. 具备扎实的C++/python编程能力；掌握pytorch、tensorflow、caffe等至少一种主流的深度学习框架。3. 具有自动驾驶和大视觉语言模型的研究经历优先，有模型加速经验和网络量化经验优先。4. 面对未知领域的问题，有非常强的自学能力。5. 在CVPR/ICCV/ECCV/NeurPS/ICLR/ACL/EMNLP等学术顶会有相关论文发表，或在相关国际竞赛中取得优异成绩者优先。 投递...
云端大模型算法工程师 广州、深圳 全职 通用智能板块 职位描述 1、云端感知模型: 基于海量量产数据，研发无监督/自监督算法，持续提升大模型的语义理解能力和空间感知能力;2、 自动标注模型: 搭建和优化云端自动化标注产线，将标注后的场景真值应用于大模型训练和评测。 职位要求 1、扎实的C++或Python编程能力，精通数据结构和算法，计算机、数学、机器学习、机器人、自动驾驶或相关专业背景优先;2、在自动驾驶感知算法领域有深入研究经验，至少精通以下一个或多个方向：（BEV感知，3D Detection/Segmentation，Occupancy Network，单目/多目深度估计）;3、在顶级会议或期刊（如CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等）发表过相关论文者优先。 投递...
具身智能-运动智能体 深圳、上海 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位描述 【具身端到端规划算法工程师/资深/专家/TL】（深圳/上海/北京）岗位职责：1. 负责研发基于深度学习的四足/人形等机器人的全身状态规划控制，实现灵活自然的动态环境的避障和通过2. 设计实现鲁棒高效的 感知-规划-控制 端到端方案，实现鲁棒高效精准的机器人动作规划3. 设计构建模型训练数据集和标注方法，支持大批量自动化的标注构建4. 应用模仿学习，在/离线强化学习进行模型训练提升模型性能，开发高效的模型评测方法提高迭代效率5. 解决模型评测/部署/真机测试中遇到的问题，满足项目交付指标要求6. 跟踪前沿技术方案，持续迭代升级方案 岗位要求：满足3条及以上1. 人工智能、计算机、机器人、自动驾驶、控制等相关专业硕士或博士学位2. 熟练掌握主流深度学习的时序规划方法如transformer，生成式方法 diffusion policy，掌握主流端到端架构方案如BEV-tranformer/diffusion架构。3. 熟悉基于采样/搜索/优化的决策规划算法，熟悉机器人全身控制。4. 具有模仿学习或强化学习训练经验，熟悉PPO/GRPO/DPO等5. 有实际的端到端系统开发经验，如智能驾驶的E2E。6. 熟练使用PyTorch/TensorFlow深度学习框架，熟练使用Python/C++语言编程，有实际项目开发经验7. 熟悉机器人常用开发环境Mojuco/NVIDIA Isaac/gazebo，有 ROS2/DDS下的开发经验，，能够在Linux环境下独立进行开发和调试； 加分项：8. 有智能驾驶/机器人领域的工程落地经验者优先9. 在机器人顶会（SR/IJRR/TRO/RSS/ICRA/IROS等）或AI顶会（CVPR/NeurIPS/ICML/ICLR等）发表论文者优先 【具身运动控制算法工程师/资深/专家/TL】（深圳/上海）职位描述1.
具身智能-认知智能体 深圳、上海 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 【具身多模态大模型（VLM/VLA）算法工程师/资深/专家/TL】岗位职责：1. 研究应用大模型实现四足、人形机器人的复杂认知能力，包括：语音交互、场景理解、行为决策推理与动作规划，长程任务规划等；2. 实现基于视觉、深度等的环境感知与3D空间表征，人脸人形识别、人体姿态估计等， 实现精准的空间推理 及action model 动作轨迹规划；3. 开发适配大模型VLM/VLA的场景表征/对齐技术和场景语义识别。训练图像/视频与文本融合的多模态理解大模型，提升模型的跨模态理解能力；4. 设计构建模型训练数据集和标注方法，支持大批量自动化的标注构建；5. 负责基模型的领域预训练，模型微调SFT、强化学习（RLHF）训练，提升夸任务的泛化性能，开发高效的模型评测方法提高迭代效率；6. 解决模型评测/部署/真机测试中的问题，满足项目交付指标要求；7. 跟踪前沿技术方案，持续迭代升级方案。岗位要求1. 人工智能、计算机、机器人、自动驾驶、自然语言处理等相关专业硕士或博士学位2. 有如下某个方向研究经验： a. 熟练掌握主流LLM技术（Bert、GPT、Llama、transformer等），有VLM模型（Llava、QwenVL等）、VLA（action token）模型应用经验， 熟悉生成式AI 技术（diffusion）。 b. 有量产动静态环境感知或表征经验，熟悉 BEV、Sparse，SAM，VIT，CLIP，DINO c. 具备多模态数据融合（文+视+听）研发经验； d. 掌握主流的具身大模型技术（RT2, π系列、OpenVLA，ACT,