AI安全评估产品研发专家 上海 社招 全职 数字技术 本科及以上 7-10 年 职位描述 1. 定义AI安全评估新范式： 深入智能辅助驾驶核心场景，主导定制化场景智能挖掘、特性洞察与高置信度安全评估体系构建，并打造支撑全流程的创新工具链；2. 构建模型安全“免疫屏障”： 从AI Safety视角，设计并实施模型/模块级的前沿安全评价指标与体系，研发关键评测工具链，为车端AI模型的鲁棒性、泛化性与本质安全保驾护航；3. 驱动评估效能与可信革命： 主导评估工具链在项目中的高效落地与持续进化，突破CICD集成、可信度验证与一致性保障等关键挑战，大幅提升评估效率与结果公信力;4. 打造AI安全量化基座： 开创性研究并设计AI安全评估的量化方法论、指标体系与落地实践，奠定行业领先的可衡量、可复现的安全基准； 职位要求 1. 具备良好的数学和统计学知识，能够理解和解释机器学习算法的原理；2. 熟悉现代AI领域的先进模型（如Transformer， Contrastive learning, Representation learning, Multi-model understanding & reasoning，Diffusion及其相关变种等），深刻理解其原理；3. 熟练使用PyTorch等开源深度学习框架，具有一定的模型训练和性能调优等经验；4. 能够基于相关的基础AI模型，结合对业务的深度思考进行技术方案的改造升级和迁移，从而解决工作中的实际问题；5. 具有对AI评测体系和架构、方法设计的经验和研究思考，具有对针对评测对象和目标进行有效、合理、高质量数据集构建、治理的经验和研究思考；6. 有对现代AI模型（如世界模型）的评测方法的研究和实际经验，具有针对具体模型进行量身定做相应的评测基准与工具的项目经历和研究及思考；7. 基于实际的业务和上下文场景，针对智能辅助驾驶的AI模型进行科学分析和总结，提出科学的评测指标和切实可行的方法；8. 熟悉智能辅助驾驶相关的核心模型的工作原理和上下游信息特征，具备探索现代AI技术能力在多模态和决策、规划等方面的评测技术，推动智能辅助驾驶安全评测评估的落地与价值呈现；优选条件：1.
3DGS重建与渲染-算法工程师/专家简 AD内推 蔚来自动驾驶研发团队 北京、上海 社招 全职 数字技术 - 算法 硕士及以上 3-5 年 职位描述 1、负责3D场景重建、编辑和渲染技术的研究和业务落地，包括NeRF、3D Gaussian Splatting等。2、负责3D生成等相关技术的研究与探索；3、跟踪相关领域前沿技术，完成相关技术领域的探索攻坚； 职位要求 1、本科及以上学历，计算机视觉、计算机图形学、机器学习等相关专业；2、熟悉几何重建、NeRF建模、3D Gaussian Splatting和Diffusion等相关领域技术；3、具备工程实现能力，掌握C++/Python等一门或多门语言，熟悉Cuda编程、Pytorch框架；4、良好的团队合作精神，较强沟通能力，优秀的问题解决能力，对相关技术领域充满激情。 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
自动驾驶研发实习生-3DGS/AIGC 上海 实习 职位描述 职位描述零一汽车是一家专注于新能源智能重卡研发的卡车公司。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自动驾驶的算法及工程架构，实现真正可大规模商业化落地的自动驾驶解决方案。工作职责：-研发面向自动驾驶的仿真算法，包括场景重建与渲染，图像与视频生成，闭环仿真与训练等。-研发自动驾驶仿真平台，包括场景编辑，轨迹生成，测试验证，性能评价，框架优化，规模化部署等。 职位要求 职位要求-计算机，软件工程，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扎实的项目经历：基于3DGS/4DGS的场景重建与渲染, 基于Diffusion Model的图像及视频生成，生成式AI，自动驾驶世界模型等。-有相关领域产品落地经历及顶会文章发表经历优先。-精通Python/C++编程。-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...
端到端自动驾驶仿真算法工程师 上海 全职 职位描述 研发基于3D场景重建与世界模型的生成式闭环仿真平台，进行算法设计，实现，优化及大规模部署。开发结合多模态大语言模型与闭环仿真的端到端推理与训练系统。 职位要求 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相关研究方向在以下领域之一具备丰富且有独创性的研究开发经历：3DGS/Diffusion Model/规模化仿真平台。熟悉自动驾驶相关技术栈，对新技术充满热情。有相关领域顶会文章发表经历优先。精通Python/C++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...
AI科研实习生 北京、苏州、上海 社招 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 1. 深度参与世界模型算法、离线大模型、端到端大模型的研发与优化，支持开发自动驾驶系统的环境建模与时序预测能力；2. 结合算法模型进行端到端算法预研,提升端到端模型在真实场景中的泛化性；3. 与团队协同推进顶会选题规划、论文打磨与申报工作，参与国内外顶级赛事的技术路线设计与实战演练，共同冲击行业权威奖项。 职位要求 1. 有ACM/RoboMaster/RoboCup等编程比赛获奖经历的优先;2. 在CVPR、ICCV、ECCV、NeurlPS、ICLR、ICML等顶级会议或期刊发表过论文者优先；3. 对 GitHub 高星开源项目有突出贡献，或拥有同等水平的技术成果优先；4. 具备自动驾驶、AI 大模型等相关领域优质实习经验优先；5. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、机器学习、自动化等相关专业在读，能长期稳定实习者优先；6. 有World Model、Diffusion Model、VLM等相关经验，熟悉Stable Diffusion、MagicDrive、Emu、OpenSora等相关算法和框架库的优先。 投递...
端到端自动驾驶规划算法工程师 北京、广州、深圳、苏州、上海、杭州 全职 研发 - 算法 职位描述 1. 端到端模型研发： 负责新一代 End-to-End 自动驾驶算法的泊车场景的研发，包括但不限于基于 World Model（世界模型）、Video Generation（视频生成） 或 VLM（视觉语言模型） 的驾驶策略生成。2. 数据闭环与评测： 搭建针对生成式规划算法的自动化评测体系，利用大模型进行数据挖掘、自动标注（Auto-labeling）及场景重建，通过数据闭环持续提升模型性能。 职位要求 职位要求1. 学历背景： 计算机、自动化、人工智能等相关专业，211/985 硕士及以上学历2. 大模型技术栈：- 深入理解 Transformer 架构，有 LLM（大语言模型） 或 多模态模型（VLM） 的训练/微调经验。- 熟悉生成式模型（Diffusion, VAE, GAN）原理，有视频生成或序列预测模型相关经验者优先。- 熟悉强化学习算法。3.
世界模型研发工程师 北京、上海、苏州 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 负责自动驾驶领域世界模型(World Model)相关算法设计,推进世界模型在闭环仿真、稀有数据生成、端到端闭环训练等领域的落地和应用;负责模型训练与工程实现,搭建并优化大规模训练pipeline,包括数居集处理、训练加速、推理加速等,并建设模型评估体系(fidelity, controllability,consistency,generalization) 职位要求 计算机、自动化、人工智能、电子工程、数学等相关专业硕士上及以上学历,有良好的数理基础,熟悉概率论线性代数、优化理论等数学基础;熟悉深度学习原理,熟练Pytorch框架,分布式训练,良好的工程实现能力和代码规范;有3DGS、Diffusion、视频生成等领域的算法研发和落地经验:具备较强的学习能力,逻辑及沟通能力,问题分析解决能力,以及良好的团队合作精神;有自动驾驶相关研发经验、视频生成研发经验或有相关论文者优先 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
AIGC算法工程师 北京 正式 研发 - 算法 应届校招 职位描述 来参与AIGC领域最有商业价值的落地方向-游戏。1、负责研发图片生成、文本生成等方向在游戏领域的落地，比如npc对话、插图生成等。2、调研跟进业界大模型state-of-art的进展，并根据业务情况进行落地。3、优化大模型finetune的性能，线上实时inference的性能等。4、完成上级交代的其他任务。 职位要求 1、研究生或者博士方向与nlp、图像等领域相关。2、对常见大模型如GPT/stable diffusion/Llama等技术实现和落地有实际经验。3、对大模型的训练细节有详细的了解和实践，比如调参、normalization等。4、对模型量化、性能优化等有一定的了解。5、对游戏行业有兴趣的优先。 投递...
具身智能算法实习生 (Manipulation) 深圳 实习 互联网 / 电子 / 网游 27届AI人才专项计划（实习生专场） 职位描述 职位描述【关于机器人中心】 小鹏机器人中心专注于构建面向未来的人形机器人系统，融合先进的人工智能（AI）、控制、机械与系统工程，打造能感知、理解、操作并能和现实世界进行交互的下一代机器人。【关于团队】 该部门承担前沿智能方法的预研工作，专注于实现机器人三大核心智能能力：自主移动（导航）、灵巧操作和人机交互。我们深入布局大语言模型（LLM）、多模态视觉语言模型（VLM）和视觉语言行动模型（VLA），实现全流程自研，推动机器人从感知到决策的全面智能化落地。 团队成员遍布深圳、上海和美国硅谷，聚集了世界一流的科研与工程人才。在这里，你将参与推动 LLM/VLM/VLA 与机器人智能体的融合，并在真实的物理世界中验证你的算法。岗位职责：算法参与： 参与多模态大模型（VLM/VLA）在人形机器人上的算法研究与开发，辅助实现从感知到动作执行的闭环任务；模型优化： 参与大模型的预训练数据处理、后训练（SFT、RL/DPO）及量化部署工作，探索模型在嵌入式端侧的高效运行；实验验证： 协助将算法部署至仿真环境或真实人形机器人平台，进行数据采集、效果调试与性能评估；前沿追踪： 跟踪 Embodied AI（具身智能）领域的最新的论文和开源动向，完成 SOTA 算法的复现与改进。 职位要求 职位要求：背景要求： 计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业在读硕士或博士，表现特别优秀的本科生亦可；理论基础： 具备扎实的深度学习基础，熟悉 Transformer 架构，对 ViT、CLIP、LLaVA 等主流模型有深入理解；编程能力： 精通 Python，熟练使用 PyTorch
机器人实验室-机器人具身智能算法工程师实习生 北京 校招 实习 算法类 职位描述 1、参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化；2、设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能；3、与大模型、运控等团队合作，推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施；4、紧跟最新技术进展，将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新，参与相关方向的论文与专利积累。 职位要求 1、硕士及以上学历，机器人、计算机、人工智能、机器学习、应用数学等专业，理论功底深厚，有机器人、机械臂、自动驾驶、大模型从业经历者优先；2、掌握机器人操作快慢双系统设计理念（VLM+VLA），掌握相关ACT/Diffusion Policy/RDT/Pi0等基础算法，有相关GROOT、AgiBot GO1、Helix等模型实施经验者优先；3、在多模态模型、自监督学习、迁移学习、强化学习、知识蒸馏、CoT等方向具备 SOTA 项目经验或具备坚实知识基础；4、扎实的Python、C++编程能力，熟悉Pytorch、TensorFlow机器学习框架，掌握规范 git 工作流；5、有创新的想法，乐于接受技术挑战，具备相关英文读写能力 投递...
世界模型实习生 上海 校招 实习 软件研发类 职位描述 1. 探索自动驾驶世界模型的前沿算法与应用，包括但不限于场景生成、未来预测、场景重建、强化学习等前沿算法的研究；2.探索视觉基座大模型的前沿算法与应用，包括但不限于depth/semantic/flow等方向，同事探索3.探索多模态大模型的前沿算法与应用，包括但不限于在数据挖掘、场景理解方面的应用 职位要求 1. 具有AIGC/多模态大模型/三维重建相关领域的研究经验，熟悉Diffusion/NeRF/3DGS/VLM等技术方法，硕士及以上学历；2. 优秀的沟通、学习及自我驱动能力，出色的团队合作意识；3. 具备学术论文、优秀开源项目、竞赛获奖者优先。 投递...
Miclaw-AI agent开发实习生 AI人才专项 热招 南京 校招 实习 软件研发类 职位描述 1. 开发基于机器学习的机器人控制策略，完成机器人端到端的算法训练与部署。负责算法策略的训练与移植，实现Sim2Real在机器人实机上的落地应用；2. 参与具身智能算法模型在技能学习、动作规划、抓取操作等应用上的研发，实现多场景多任务的泛化。设计、训练、部署模仿学习、强化学习、迁移学习、多模态学习等算法，构建机器人各类应用的通用技能；3. 持续跟踪国内外前沿研究成果，进行相关算法复现。紧跟最新技术进展，将学术界前沿创新内容进行快速复现并创新，参与相关方向的论文与专利积累；4. 与大模型、运控等团队合作，推动具身智能数据集、机器人平台等各项目落地实施，共同解决技术难题。 职位要求 1. 机器人、计算机、人工智能、机器学习、应用数学等相关专业背景，理论功底深厚；2. 掌握主流强化学习算法（如DQN、PPO、DDPG、SAC等），熟悉机器人操作快慢双系统设计理念（如VLM+VLA），掌握相关ACT/Diffusion Policy/RDT/Pi0等基础算法。在多模态模型、自监督学习、迁移学习、强化学习、知识蒸馏、CoT等方向具备SOTA项目经验或坚实知识基础；3. 熟悉Mujoco、Pybullet、Isaac Sim/Gym等机器人仿真平台，熟悉Linux、ROS等操作系统；4. 扎实的C++、Python编程能力，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架，掌握规范的git工作流；5. 具备较强的学习与研究能力，有创新的想法，乐于接受技术挑战；6. 具备良好的英文读写能力，能够阅读和撰写英文技术文档和论文。 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...
视觉生成算法工程师-2027届 武汉 校招 实习 算法类 职位描述 1、参与视频生成相关领域研发工作，探索视觉生成领域前沿方向2、参与视频可控生成、流式可交互视频生成、视频世界模型、视频画质修复、强化学习等方向研究3、基于算法产品化过程中出现问题进行科研探索4、参与学术研究，产出影响行业的技术成果 职位要求 1、计算机视觉、图像处理、人工智能、数学等专业方向，硕士及以上学历优先2、具备图像视频算法实践经验，对图像视频相关算法有深入理解3、在图像、视频生成大模型前沿有深入研究等者优先4、对diffusion transformer、video world model等视觉生成相关技术有深入研究和理解5、具备一定创新能力、视野开阔、对技术有热情、能良好协作和沟通 投递...
Embodied AI Research Intern 深圳、上海 实习 互联网 / 电子 / 网游 27届AI人才专项计划（实习生专场） 职位描述 1、参与具身智能（Embodied AI）基础模型的研发，探索 Vision-Language-Action（VLA）、Vision-Language Model（VLM）、World Model 等技术在人形机器人中的应用；2、参与机器人“大脑（Agentic VLM）”相关能力开发，包括场景理解（Perception）、任务规划（Planning）、推理决策（Reasoning）、反思纠错（Reflection）、长期记忆（Memory）以及工具调用（Tool Use）等核心能力建设；3、参与 World Model / Action Model 的设计与训练，探索长时序任务建模（Long-Horizon Modeling）、未来状态预测（Future Prediction）以及机器人控制策略学习；4、与机器人平台、仿真平台及硬件团队紧密合作，推动算法在真实机器人系统上的部署与验证；5、跟踪具身智能、机器人基础模型以及多模态大模型领域的前沿研究，推动新技术快速落地。 职位要求 1、计算机科学、人工智能、机器人、自动化、电子工程等相关专业硕士及以上学历；2、具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer、Diffusion Model、Vision Transformer（ViT）、CLIP、LLM、VLM 等主流模型架构；3、熟悉 PyTorch 深度学习框架，具备良好的工程实现能力和代码开发能力；4、对机器人学习（Robot
音乐生成算法工程师实习生 北京 校招 实习 算法类 职位描述 1. 参与音乐生成模型开发： 协助设计、训练和评估基于深度学习（如Transformer, Diffusion Model）的音乐生成模型。2. 数据处理与分析： 负责音乐数据集的收集、清洗与预处理，并对生成结果进行分析和优化。3. 原型与工具开发： 参与音乐生成相关功能模块或小型工具的原型实现和代码维护。4. 前沿技术探索： 学习并复现音乐AI领域最新论文和技术，并尝试在项目中应用。 职位要求 1. 在校生： 计算机、AI、电子工程、音乐科技等相关专业高年级本科生或研究生。每周至少实习3天，持续3个月以上。2. 编程能力： 熟练Python，扎实的算法与数据结构功底，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch优先）。3. 深度学习理论与实践：深入理解Transformer架构及其变体。熟悉Diffusion Model原理，有DiT等模型实践经验者优先。对LLM在多模态或序列生成中的应用有基本认识。能够独立复现SOTA模型。4. 数学基础： 扎实的线性代数、概率论与数理统计功底。5. 加分项：有音乐生成、音频处理、多模态AI相关项目经验或论文发表。熟悉音乐理论，有音乐创作或制作背景。GitHub上有高质量代码或项目。6. 基本素质： 对音乐AI有极高热情，具备强大的学习能力、独立解决问题能力和团队协作精神。 投递...
数据算法实习生 北京 校招 实习 算法类 职位描述 1. 探索自动驾驶世界模型的前沿算法与应用，包括但不限于场景生成、未来预测、场景重建、强化学习等前沿算法的研究；2.探索视觉基座大模型的前沿算法与应用，包括但不限于depth/semantic/flow等方向，同时探索3.探索多模态大模型的前沿算法与应用，包括但不限于在数据挖掘、场景理解方面的应用 职位要求 1. 具有AIGC/多模态大模型/三维重建相关领域的研究经验，熟悉Diffusion/NeRF/3DGS/VLM等技术方法，硕士及以上学历；2. 优秀的沟通、学习及自我驱动能力，出色的团队合作意识；3. 具备学术论文、优秀开源项目、竞赛获奖者优先。 投递...
音频算法工程师-实习 北京 校招 实习 软件研发类 职位描述 1. 参与音乐生成模型开发： 协助设计、训练和评估基于深度学习（如Transformer, Diffusion Model）的音乐生成模型。2. 数据处理与分析： 负责音乐数据集的收集、清洗与预处理，并对生成结果进行分析和优化。3. 原型与工具开发： 参与音乐生成相关功能模块或小型工具的原型实现和代码维护。4. 前沿技术探索： 学习并复现音乐AI领域最新论文和技术，并尝试在项目中应用。 职位要求 1. 计算机、AI、电子工程、音乐科技等相关专业高年级本科生或研究生。每周至少实习3天，持续3个月以上。2. 编程能力： 熟练Python，扎实的算法与数据结构功底，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch优先）。3. 深度学习理论与实践：深入理解Transformer架构及其变体。熟悉Diffusion Model原理，有DiT等模型实践经验者优先。对LLM在多模态或序列生成中的应用有基本认识。能够独立复现SOTA模型。4. 数学基础： 扎实的线性代数、概率论与数理统计功底。5. 加分项：有音乐生成、音频处理、多模态AI相关项目经验或论文发表。熟悉音乐理论，有音乐创作或制作背景。GitHub上有高质量代码或项目。6. 基本素质： 对音乐AI有极高热情，具备强大的学习能力、独立解决问题能力和团队协作精神。 投递...