提前批-大模型算法工程师(数据闭环方向) 上海、北京 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID：A156209 职位描述 负责智能辅助驾驶端到端模型的强化学习训练框架设计与优化，包括但不限于 PPO、GRPO、DPO、Offline RL、RLHF 等技术路线。负责智能辅助驾驶训练数据体系建设，包括数据版本管理、数据质量评估、场景覆盖分析、长尾场景挖掘和数据迭代策略设计。负责智能辅助驾驶奖励模型（Reward Model）和评测体系建设，设计兼顾安全性、舒适性、效率和规则遵守的奖励函数体系。负责智能辅助驾驶模型训练闭环建设，包括数据挖掘、数据生产、训练、评测、回灌和迭代优化。负责大规模分布式训练任务开发与优化，提升训练效率、资源利用率和模型收敛效果。探索 Diffusion、Autoregressive、World Model、RL 等前沿技术在智能辅助驾驶中的应用，并推动落地。跟踪学术界和工业界最新进展，推动先进算法在业务中的快速验证和落地。 职位要求 计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业硕士及以上学历。扎实的机器学习和深度学习基础，熟悉 Transformer、Diffusion、LLM 等主流模型架构。熟悉强化学习基础理论，包括：MDP、Policy Gradient、Actor-Critic、Offline RL熟悉智能辅助驾驶训练链路，包括：数据构建数据清洗数据版本管理模型训练模型评测闭环迭代具备良好的工程能力，能够独立完成算法设计、实验验证和线上部署。加分项智能辅助驾驶方向有端到端智能辅助驾驶（E2E Driving）经验。有 Planning、Behavior、Trajectory Prediction 或 Closed-loop Simulation 经验。有 CARLA、闭环仿真或真实车辆部署经验。有智能辅助驾驶数据引擎建设经验。有数据版本管理平台设计经验。数据与训练体系方向有 PB 级数据管理经验。有训练数据自动发版体系建设经验。有数据质量度量、场景覆盖分析、难例挖掘经验。有训练效率优化经验（吞吐、收敛、成本优化）。学术背景在以下顶级会议或期刊发表论文者优先有智能辅助驾驶、强化学习或大模型方向高质量开源项目经验者优先。 投递...
About the role: This is an exciting time for Forter as we have seen great success in the market and are building a team to support our growth in China. The Customer Success department is the
仿真引擎开发工程师 (Unreal Engine/C++) 上海 正式 软件类 职位描述 1. 深度物理引擎集成与仿真架构 (核心攻坚)负责 Unreal Engine 与 外部高精度物理动力学解算器（非 UE 自带 Chaos/PhysX）的底层集成与数据通信。实现渲染线程与物理线程的精准同步，解决刚体动力学、关节约束（Joints/Constraints）及摩擦力模型在仿真环境中的数值稳定性问题。构建确定性（Deterministic）的仿真步长机制，确保仿真结果的可复现性，对齐现实世界的物理参数。2. 传感器仿真与 Ground Truth 生成基于 Unreal 渲染管线开发高保真的传感器模型（RGB Camera, LiDAR, Depth Camera, IMU）。编写自定义 Shader 和 Render Pass，实现语义分割、深度图、光流等 Ground Truth 数据的实时渲染与导出。解决仿真中的传感器噪声模型（Noise Model）与畸变模拟，缩小 Sim-to-Real