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Ode Jobs In Shanghai - 4 Job Positions Available

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端到端算法研发工程师 上海 实习 数字技术 职位 ID:A90340 职位描述 1.研究与实现端到端智能辅助驾驶规划算法,聚焦 Diffusion-based Trajectory Generation 与 Reinforcement Learning;2.复现前沿论文(如 Diffusion Policy、Flow-GRPO、DriveDPO 等),探索 生成式模型与强化学习(RL) 方法融合;3.参与闭环实验,分析模型在不同驾驶场景(交互、避障、合流、车道保持等)下的表现;4.优化训练与推理流程,包括 采样效率、策略一致性、reward建模与policy微调 等;5.协助构建或清洗规划相关数据集,用于Diffusion与RL任务。 职位要求 1.熟悉 PyTorch,具备良好的代码工程能力;2.理解 Diffusion Models(DDPM/DDIM/SDE/ODE)与强化学习(RL/IL/IRL) 的基本原理;3.有端到端 planner、行为克隆(BC) 或 强化学习策略优化 实践经验者优先;4.具备较强的论文理解、实验复现与算法实现能力;5.逻辑清晰、自驱力强,对智能辅助驾驶和智能决策方向有浓厚兴趣。加分项:1.有使用 CARLA、nuPlan、Waymo Open Motion 或内部仿真平台 的经验;2.有 Diffusion

NIO  11 days ago
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端到端算法实习生(前沿探索) 上海 实习 数字技术 职位 ID:A37385 职位描述 研究与实现端到端智能辅助驾驶规划算法,聚焦 Diffusion-based Trajectory Generation 与 Reinforcement Learning;复现前沿论文(如 Diffusion Policy、Flow-GRPO、DriveDPO 等),探索 生成式模型与强化学习(RL) 方法融合;参与闭环实验,分析模型在不同驾驶场景(交互、避障、合流、车道保持等)下的表现;优化训练与推理流程,包括 采样效率、策略一致性、reward建模与policy微调 等;协助构建或清洗规划相关数据集,用于Diffusion与RL任务。 职位要求 熟悉 PyTorch,具备良好的代码工程能力;理解 Diffusion Models(DDPM/DDIM/SDE/ODE) 与 强化学习(RL/IL/IRL) 的基本原理;有端到端 planner、行为克隆(BC) 或强化学习策略优化实践经验者优先;具备较强的论文理解、实验复现与算法实现能力;逻辑清晰、自驱力强,对智能辅助驾驶和智能决策方向有浓厚兴趣。加分项有使用 CARLA、nuPlan、Waymo Open Motion 或内部仿真平台 的经验;有 Diffusion

NIO  11 days ago
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大模型算法工程师 上海 实习 数字技术 职位 ID:A219421 职位描述 1.研究与实现端到端智能辅助驾驶规划算法,聚焦 Diffusion-based Trajectory Generation 与 Reinforcement Learning;2.复现前沿论文(如 Diffusion Policy、Flow-GRPO、DriveDPO 等),探索 生成式模型与强化学习(RL) 方法融合;3.参与闭环实验,分析模型在不同驾驶场景(交互、避障、合流、车道保持等)下的表现;4.优化训练与推理流程,包括 采样效率、策略一致性、reward建模与policy微调 等;5.协助构建或清洗规划相关数据集,用于Diffusion与RL任务。 职位要求 1.熟悉 PyTorch,具备良好的代码工程能力;2.理解 Diffusion Models(DDPM/DDIM/SDE/ODE) 与 强化学习(RL/IL/IRL) 的基本原理;3.有端到端 planner、行为克隆(BC) 或 强化学习策略优化 实践经验者优先;4.具备较强的论文理解、实验复现与算法实现能力;5.逻辑清晰、自驱力强,对智能辅助驾驶和智能决策方向有浓厚兴趣。加分项:1.有使用 CARLA、nuPlan、Waymo Open Motion 或内部仿真平台

NIO  11 days ago
Sharpa jobs

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

Sharpa  4 days ago

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