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...
Join the leader in entertainment innovation and help us design the future. At Dolby, science meets art, and high tech means more than computer code. As a member of the Dolby team, you’ll see and hear
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About A1 There are over 5 billion users using basic applications today such email, notes, tasks that are not AI-native. Our mission is to build a proactive smart assistant for everyday users to bring intelligence to
【2027秋招】技术美术师 上海 正式 艺术 - TA 职位描述 1. 负责AIGC应用相关的低成本微调、小样本训练，搭建管线等。2. 负责整体AIGC的前沿动态跟进、技术实践和场景落地。3. 调研项目需求，提出并实现算法优化与应用方案。 职位要求 1. 2027届毕业生，本科及以上学历，软件工程/计算机/信息技术/人工智能等相关专业在读优先。2. 对AIGC有浓厚兴趣。3. 扎实的数学基础，良好的中英文文献阅读能力。4. 具有良好的编程知识，熟悉c++/python语言。5. 熟悉AI绘图基本技能，如Stable Diffusion算法、LoRA训练及ControlNet使用，理解其原理。6. （必须项）有comfyui 使用经验，能独立训练Lora模型。7. (必须项) 需要有良好的美术审美，对不同游戏美术风格有自己的见解。8. （加分项）有绘画经验者优先。9. （加分项）有Unity/UE等游戏引擎使用经验者优先。 投递...
【27届校招】世界模型AI算法工程师/研究员 深圳、上海 正式 研发 - 算法 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、控制、机械与系统工程，打造能感知、理解、操作并与现实世界交互的下一代机器人。【关于世界模型团队】我们相信，让机器真正在物理世界里泛化的钥匙，不是记住一个个任务，而是让模型学会世界如何运转——这就是世界模型（World Model）。我们要构建的，是一个能理解当下、预见未来、并据此行动的模型：它不再是面向单一任务的策略，而是一个吸收了海量物理动力学知识、能想象未来、能跨场景泛化的具身基础模型。我们的目标是超越现有操作模型的泛化边界，做出可泛化、可落地、可 scaling 的世界模型，并在真实机器人闭环上验证它的价值。团队精悍、扁平，成员分布于深圳、上海与美国硅谷，聚集了一批世界一流的研究者与工程师。在这里，你将：站在具身智能最前沿，啃通用泛化这个最硬、也最值得啃的问题；打通 数据 → 预训练 → 仿真 → 部署 → 真机 的全栈链路，亲眼看着自己的模型在真实机器人上跑起来；与来自顶级高校与工业界的同伴并肩，快速试错、快速迭代。【我们在做什么】围绕世界模型，我们打通从数据到真机的全栈：训练 World Action Model（WAM）统一理解世界—预测演化—生成动作、突破泛化边界；训练 World Simulation Model（WSM）做长时序、物理一致的生成式仿真，用于策略评估与合成数据；从互联网规模的视频中蒸馏世界知识；并以大规模分布式训练、推理优化与端侧部署的基建，让 scaling 真正跑得起来、落得下去；同时在世界模型的 loop 里探索强化学习，让策略在想象中自我提升。 职位要求 1、计算机、人工智能、电子工程、自动化等相关专业应届毕业生，硕士及以上学历，对世界模型、具身智能、大模型交叉方向有强烈热情；2、扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉 Transformer / Diffusion /
【27届校招】 算法工程师（自动驾驶仿真） 上海 正式 研发 - 算法 职位描述 工作职责仿真场景与评价算法研发参与自动驾驶仿真平台中场景生成/泛化算法（如基于数据驱动的场景编辑、对抗性场景挖掘）、评价指标体系（如闭环通过率、复现率、漏报率）的设计与实现，推动仿真结果向真实路测能力的有效迁移。大规模分布式仿真调度策略优化协助设计面向海量仿真任务（SIL/HIL）的智能调度与算力管理策略，优化任务排队、资源利用率与数据流吞吐，支撑日产千级 Case、长里程持续累积的仿真规模。闭环仿真链路与数据接口开发参与仿真与算法团队（感知、规控、云端）的数据交互协议与 API 定义，保障仿真软件在不同硬件平台（HIL 节点、GPU 集群）上的高一致性与高可靠性，协同定位复现率、diff 等指标异常。算法预研与模型验证支持配合预研方向（如生成式仿真、神经渲染、端到端评测）进行实验设计、训练任务管理与结果分析，输出可落地的性能结论，辅助架构选型与训练方案决策。 职位要求 基本条件2027 年应届毕业生，计算机科学、软件工程、人工智能、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历优先。扎实的编程与算法功底：精通 Python、C++、Go、Java 中至少一种语言，熟练掌握常用数据结构、算法及设计模式，具备良好的工程编码习惯。深入理解 Linux 操作系统原理（进程/线程调度、内存管理、I/O 模型）及网络协议（TCP/IP、HTTP、gRPC 等），能够进行问题定位与性能调优。2. 加分项（仿真/算法相关）机器学习与深度学习基础：了解常见模型训练流程、损失函数、优化器，具备使用 PyTorch/TensorFlow 进行实验的经验；对生成模型（Diffusion、GAN）、计算机视觉或强化学习有初步了解者优先。分布式计算与仿真调度：理解分布式系统基本概念（一致性、容错、任务调度），有 Ray、Spark 或类似框架使用经验者优先；熟悉 Kubernetes/Docker 容器化部署者更佳。仿真/自动驾驶背景：了解 SIL/HIL 仿真基本流程、场景编辑或评价指标（如复现率、通过率、轨迹误差）者优先；有 CarSim/SUMO/ROS/Apollo 等工具经验者可加分。后端与数据基建：了解 MySQL/PostgreSQL、Redis、Kafka/RabbitMQ 等数据存储与消息中间件基本原理，能配合搭建仿真数据
【27届校招】世界模型研究员 北京、上海、深圳 正式 研发 - 算法 职位描述 我们致力于构建新一代自动驾驶大模型，通过世界模型（World Model）学习真实物理世界的时空规律，实现自动驾驶系统对未来环境的预测、推理与决策能力。 你将参与自动驾驶世界模型的前沿研究，并推动研究成果在真实自动驾驶系统中的规模化应用，包括但不限于： 1.研究并构建面向自动驾驶的 Predictive / Generative World Model，学习真实物理世界的长期时空动态及因果规律，探索世界模型作为驾驶智能体模型以及环境仿真模型的核心能力。2.研究视频生成（Video Generation）、未来预测（Future Prediction）、时空建模（Spatio-temporal Modeling）、Latent World Model、自回归建模（Autoregressive Modeling）、Diffusion、Flow Matching 等前沿生成式建模技术，持续突破世界模型的预测能力、泛化能力及可扩展性。3.探索 Vision-Language-Action（VLA）、Video Foundation Model、多模态大模型等统一架构，实现感知、预测、规划、控制的一体化建模，推动下一代端到端自动驾驶技术发展。4.围绕长时序推理（Long-horizon Reasoning）、行为预测、交互建模、世界模拟（World Simulation）、强化学习（RL）、Embodied AI 等方向开展原创研究，探索自动驾驶智能的新范式。5.推动世界模型在自动驾驶量产中的应用，负责模型训练、数据构建、模型压缩、推理优化、车端部署及云端部署，实现模型在大规模量产场景中的稳定运行与持续迭代。6.持续优化大模型训练效率、数据效率及推理效率，构建高效、可扩展的世界模型训练与部署体系。7.跟踪国际前沿研究进展，结合业务场景开展原创算法研究，推动高质量研究成果在顶级国际会议发表，并最终应用于真实自动驾驶产品。 开放研究课题（Open Research Problems） 你将有机会探索但不限于以下方向： 1.如何利用海量无标注驾驶视频学习具有物理一致性的世界模型？2.如何实现分钟级长时序预测与长期因果推理（Long-horizon Forecasting
【27届校招】大模型算法工程师（海外VLA / World Model 方向） 北京、广州 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 职位描述1、负责面向海外市场的自动驾驶生成式世界模型（Generative World Model）的研究、开发与量产落地，重点方向包括但不限于：（1）驾驶场景生成与未来预测：基于扩散模型 / 自回归等生成式架构，实现动作可控（action-conditioned）、多视角一致、长时序稳定的驾驶环境视频生成与演化预测；（2）生成式数据引擎：面向海外长尾场景进行数据合成、增广与跨地域风格迁移，系统性缓解海外数据稀缺问题。2、负责VLA（Vision-Language-Action）大模型在海外场景的研究、开发与量产落地，重点方向包括但不限于：（1）海外场景理解与推理能力：构建面向海外交通体系的多模态理解与推理能力，覆盖本地化交通标志/标线/信号灯体系与交规语义理解，提升 VLA 模型在海外场景下的决策能力；（2）分析各国道路结构、交通规则与驾驶习惯差异，设计跨地域泛化的训练策略与评测体系，支撑海外量产项目交付；3、构建海外数据闭环：与数据、仿真、量产工程团队协作，完成数据集构建与分析、清洗与标注、模型评估与持续迭代，并满足海外数据合规要求。 职位要求 职位要求 1、计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业硕士 / 博士学历。2、具备扎实的深度学习与生成式模型基础：熟悉 Diffusion / Flow Matching / 自回归视频生成 / VAE 及视觉 tokenizer 等主流生成式架构，掌握大模型训练范式（预训练、SFT、RLHF /
【27届】VLA/WAM触觉操作算法工程师 深圳、北京 研发 - 算法 27届校园招聘 职位描述 【核心任务】负责基于视觉、触觉与机器人本体感知数据开展操作算法研究和训练实验，评估触觉信息能否提升机器人在精细操作、接触丰富任务中的成功率、鲁棒性与泛化能力，并降低策略对高精度视觉和大量真机数据的依赖。【具体职责】1. 开展触觉表征学习、接触状态估计、滑移检测、力控制、抓取稳定性预测及操作策略训练等相关实验。 2. 比较不同传感器配置、数据规模、数据比例和训练方法下的效果，分析成功率、接触稳定性、操作精度、收敛速度和泛化能力。3. 配合模型与硬件团队整理可用于训练的视觉数据、触觉数据、力/力矩数据、本体感知数据、遥操作数据和真机操作数据。 4. 设计并执行视觉—触觉融合、纯视觉、纯触觉等对照实验，研究不同感知模态和融合方式对机器人操作表现的影响。 5. 维护训练配置、实验日志、模型 checkpoint、评估结果、数据版本和 ablation 表格，保证实验可复现。 6. 协助建立触觉操作 benchmark 和真机评估体系，覆盖抓取、插拔、旋拧、滑动、开合、工具使用等接触丰富任务。 7. 输出阶段性实验报告，分析触觉信息在感知、控制和策略学习中的价值，为传感器选型及算法路线提供依据。 职位要求 【必须要求】1. 熟悉 PyTorch 或其他深度学习框架，能够独立运行、调试和评估模型训练代码。 2. 具备机器人学习、模仿学习、强化学习、机器人控制、多模态学习或计算机视觉中的至少一项基础经验。 3. 对机器人触觉感知或接触操作有基本理解，了解力、力矩、接触、摩擦、滑移、形变等基本概念。 4. 能够设计基本的
具身算法工程师 上海 全职 研发 - 算法 职位描述 1. 负责具身智能技术链路建设，包括遥操作数据采集、数据管理、模型训练、模型评测、模型部署及真机验证等完整研发闭环；2. 搭建并持续完善数据采集与标注平台、模型训练与微调平台、模型部署与推理平台，提升具身智能研发效率；3. 负责 Diffusion Policy、DP3、Pi0、LingBot-VLA 等开源模型的复现、适配、优化及工业任务落地；4. 负责遥操作数据、第一视角数据（Ego）、动捕数据、多模态数据等数据处理及训练流程建设，支撑具身智能模型训练；5. 负责 DAgger、模仿学习、强化学习、Sim-to-Real 等算法在轮式双臂机器人及复合机器人上的训练、部署及性能优化；6. 与机器人软件、算法及项目团队协同，完成模型在真机上的部署、调试、验证及持续优化，支撑项目交付。 职位要求 1. 硕士及以上学历，机器人、计算机、人工智能、自动化等相关专业；2. 熟悉模仿学习（Imitation Learning）、VLA、强化学习、Sim-to-Real 等具身智能相关方向；3. 熟练掌握 Python，熟悉 Linux 开发环境，具备良好的软件工程能力；具有 C++ 开发经验者优先；4. 熟悉 PyTorch 等深度学习框架，具备模型训练、微调、推理部署及性能优化经验；5. 熟悉 ROS/ROS2，具有机器人真机部署、调试及模型落地经验；6. 熟悉
智驾仿真算法工程师 上海、北京 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 1. 利用实车路测数据构建仿真场景，建设不合理场景干预、场景泛化、长尾场景生成等能力2. 从模块调度策略、消息同步等维度识别并消除影响仿真一致性/复现性的根因，构建确定性的仿真流控框架3. 设计和完善仿真运行时的健康监控与异常退出机制，保障大规模场景下的平台稳定性4. 参与新一代自动驾驶仿真模拟器的预研与建设，设计并开发高效的端到端VLA/WAM 闭环训练与评测框架 职位要求 1. 硕士及以上学历，计算机、电子、自动化或相关专业；3 年以上自动驾驶仿真领域实际开发经验2. 扎实的数据结构与算法基础，具备良好的工程能力，熟练掌握 Linux 环境下 C/C++、Python 等编程语言3. 具备丰富的 LogSim 仿真回灌经验，对仿真一致性、可复现性有工程层面的深入思考，能从问题归因出发设计系统性优化方案4. 对自动驾驶全栈链路（感知、定位、规控）有不错的宏观认知，理解各模块在仿真闭环中的输入输出边界5. 熟悉自动驾驶领域消息中间件（ROS / DDS / Cyber RT 等），有分布式仿真系统搭建经验，了解
端到端算法专家 上海、北京 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 岗位职责：1、负责端到端大模型在智能驾驶任务中的架构设计与研发，主导从算法原型到量产落地的全流程技术方案，并持续跟踪生成式AI、RL等领域最新进展，推动前沿技术向实际项目转化。2、深入研究并应用扩散模型（Diffusion）、流匹配（Flow Matching）等生成式模型，解决智驾场景中的轨迹预测、规划生成等关键问题。3、探索强化学习（RL）与世界模型（WAM）的结合应用，提升模型在复杂动态环境下的交互决策与长时序推理能力。4、主导端到端模型的数据样本生产、训练策略优化、量化部署与推理加速，确保模型在车端资源受限条件下的高效稳定运行，支撑量产交付。 职位要求 任职要求：1、硕士及以上学历，计算机、自动化、人工智能、机器人等相关专业，3年以上深度学习/生成模型/强化学习相关研发经验。2、精通扩散模型、流匹配等生成式模型理论及实践，熟悉训练与采样加速技术，有相关项目落地经验。3、深入理解强化学习原理，熟悉主流RL算法，具备世界模型（WAM）研发经验者优先。4、熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，精通端到端模型从数据处理、分布式训练到量化部署的完整工具链。5、有自动驾驶端到端模型量产交付经验者优先，善于跨团队协作，能适应高压力、快节奏的研发环境。 投递...
vla算法实习生 北京 社招 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 工作内容参与VLA模型研发，包括多模态大模型、diffusion model的开发与训练完善对训练数据的需求，验证数据数量、质量和分布对模型效果的影响推动闭环仿真评测体系建设，分析各种badcase并推动模型迭代优化VLA模型推理延迟，包括gpu和车端芯片探索world model与VLA结合的设计方案，并带来效果提升探索基于闭环仿真的 RL 后训练在轨迹生成上的应用 职位要求 基本要求硕士/博士在读，计算机、自动化、机器人等相关专业扎实的 Python 与 PyTorch 工程能力，能独立完成模型训练与实验分析熟悉深度学习基础，了解 Transformer 架构与多模态模型基本原理良好的代码习惯与沟通能力，有 owner 意识，能独立推进一个子课题加分项（满足其一即可）熟悉vlm / flow matching的原理，了解diffusion的加速采样技术了解端到端自动驾驶相关工作有 VLA / world model /具身智能相关经验有 RLHF/RL 后训练实践经验，熟悉 CARLA 等闭环仿真环境在 CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICRA/CoRL
【27届】具身算法工程师 深圳 研发 - 算法 27届校园招聘 职位描述 【职位描述】我们正在构建面向真实世界复杂操作任务的新一代具身智能系统，聚焦人机协作、精细灵巧操作等高价值场景。我们希望探索的不只是“机器人能完成一次任务”，而是让机器人具备真正的感知—决策—动作—反馈闭环能力：能够理解环境与任务，感知接触与物体状态，在毫秒级反馈中调整动作，并在失败、扰动和未知环境下持续适应。你将参与构建 System 1 + System 0 分层具身智能架构：由低频的语义理解、任务规划与技能生成，到高频的行为生成、力/触觉反馈与反射控制，打通从 Foundation Model → Policy → Sensorimotor → 真机执行 的完整链路。这是一个强调算法创新与真实机器人落地并重的岗位。你可以深入算法模型，也可以向数据、仿真、训练系统和机器人部署延伸，最终目标是让算法真正跑在机器人上、解决真实世界的问题。【核心职责】1. System 0 / System 1 分层策略与控制 设计并研发System 1低频语义策略与System 0高频行为/控制策略，建立长短时序协同的分层具身智能架构。 面向抱扶、护理、人机协作、精细操作等复杂任务，研究策略生成、行为反馈与稳定闭环控制。 探索Behavior Cloning、强化学习、Diffusion / Flow
云端模型算法专家 上海、北京 社招 全职 研发 - 算法 职位描述 1、负责自动驾驶领域 4D Autolabel 的深度学习模型、跟踪、平滑等相关技术开发及研究，支撑包括但不限于静态道路元素、动态障碍物以及occupancy 等数据真值的自动化提取模型算法和链路开发。2、负责设计开发自动化或半自动化的感知所需真值获取算法及链路，包括但不限于激光点云目标检测、激光点云分割、图像与点云融合目标提取、BEV 纯视觉以及BEV 多模态等模型算法。3、负责自动驾驶前沿算法调研与实现，如3D gaussian splatting，NeRF 和vlm等，能够将相关技术应用于4D Autolabel相关任务。4、与自动驾驶数据闭环系统中的其他环节紧密配合，基于自动化的模型算法持续提升标注效率与质量，降低标注成本，加速数据闭环，打造行业一流的自动驾驶领域 4D Autolabel 生产算法、工具及平台。 职位要求 1、自动化，电子工程，计算机，数学等相关专业研究生及以上学历。熟悉BEV 下静态要素、动态要素、空中要素、occupancy等基于NN 以及 transformer 的离线或在线模型算法。2、熟悉相机，毫米波雷达，激光雷达等车载传感器的特点熟悉多传感器，多目标检测、跟踪、识别等算法。3、编程能力优秀，熟悉Linux, 熟练使用 C++/ C 和 Python等编程语言，以及熟练使用Pytorch, TensorFlow 等进行模型搭建等，具备良好的编程习惯。4、在计算机视觉（CVPR, ICCV,
高级算法工程师-仿真端到端 北京、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 1. 基于 场景三维重建、神经渲染、2D/3D生成式模型等前沿重建与生成式AI技术，构建端到端闭环仿真系统，支撑自动驾驶算法的训练与验证2. 参与下一代自动驾驶仿真模拟器的预研与架构设计，加快端到端 VLM/VLA 、强化学习训练框架的构建与落地 职位要求 1. 硕士及以上学历，计算机软件、人工智能、自动化、计算机视觉、图形学、数学、物理等相关专业2. 熟练掌握 C++ / Python 编程，具备至少一种主流深度学习框架（如 PyTorch / TensorFlow）的实战经验，具备扎实的数据结构与算法基础3. 具备良好的系统设计能力、跨团队沟通与协作能力4. 满足以下至少一项核心能力要求 1. 熟悉场景三维重建技术，对SfM/MVS/SLAM、3DGS、NeRF、DUSt3R/VGGT等技术有深入理解，能结合具体业务场景独立地进行相关算法训练、开发、性能优化等工作 2. 熟悉生成式AI技术，对Stable Diffusion、Video Diffusion、多模态生成模型、World Model、
生成式算法工程师 北京、上海 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 职位描述1. 基于场景三维重建、2D/3D生成模型等前沿重建与生成式AI技术，构建端到端闭环系统，支撑端到端模型算法的数据闭环、训练与验证2. 参与下一代自动驾驶仿真模拟器的预研与架构设计，支撑端到端模型在长时序、复杂交互场景中的仿真测试，加快在线闭环训练框架的构建与落地 职位要求 职位要求1. 硕士及以上学历，计算机软件、人工智能、自动化、计算机视觉、图形学、数学、物理等相关专业，有3D视觉领域技术背景2. 熟练掌握Pytorch框架，具备扎实的数据结构与算法基础3. 具备良好的系统设计能力、跨团队沟通与协作能力4. 具备良好的技术创新意识，能主动跟踪前沿技术与研究成果，协同团队进行技术方案调研与选型5. 满足以下至少一项核心能力要求 1. 熟悉场景三维重建技术，对3DGS/NeRF/Occ/BEV等场景表征、对DUSt3R/VGGT等前馈式模型技术有深入理解，能结合具体业务场景独立地进行相关算法训练、开发、性能优化等工作 2. 熟悉生成式模型，对Stable Diffusion、Video Diffusion、多模态模型、自回归模型、World Model等技术有深入理解，能结合具体业务场景独立地进行模型训练、微调、模型部署等工作 3. 熟悉World Model推理效率优化技术，如Latent Rollout、模型蒸馏、硬件加速等6. 加分项 1. 在自动驾驶场景相关的领域（e.g., 感知、预测、规控、建图、端到端、数据生成, etc.）有算法开发、量产落地等项目经验 2. 在相关领域的顶会上发表过论文（e.g.,