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。-
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
Research Scientist (Spatial Intelligence) 深圳、上海 全职 智能机器人板块 职位描述 我们致力于构建下一代 空间智能（Spatial Intelligence）系统，让AI不仅能“看懂世界”，更能理解空间结构、推理物体关系、规划行动轨迹，并在虚拟或真实环境中持续学习与演化。你将与团队一起：研发具备空间理解、物体感知、轨迹预测与交互规划能力的智能体模型；构建融合 视觉语言模型（VLM）与世界模型（World Model） 的系统，实现3D场景、深度、物理与可供性（Affordance）的联合建模；使用 Game Engine（Unreal / Unity / Isaac Sim） 搭建高保真虚拟环境，用于数据生成与智能体评测；基于 vLLM / Ray 构建高效多模态数据管线，实现大规模生成、自动标注与验证；推动空间智能在机器人与具身智能领域的应用落地。 职位要求 职位要求计算机科学、人工智能、电子工程、机器人学等相关专业硕士及以上学历；在以下至少一个方向具备研究或工程经验：3D Vision / Scene Understanding / Trajectory Prediction / Spatial
Data Analysis Engineer-AI Description - Job Summary • This role is responsible for analyzing and interpreting complex data sets using statistical techniques to identify trends, patterns, and insights that can be used to form business decisions
Be a part of our mission! As a world leader in creating comfortable, sustainable, and efficient climate solutions for buildings, homes and transportation, its our responsibility to put the planet first. For us at Trane Technologies,
【27届校招】世界模型研究员 北京、上海、深圳 正式 研发 - 算法 通用智能板块 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
At ABB, we help industries outrun - leaner and cleaner. Here, progress is an expectation - for you, your team, and the world. As a global market leader, we’ll give you what you need to make
Location(s) Wuhan, Hubei Company Molex Career Field Engineering Job Number 190722 What You Will Do 1. Join customer’s specification review in early stage, evaluate the risk and provide supports to PLM and MKT to finalize the
Work ScheduleStandard (Mon-Fri) Environmental ConditionsOffice Job Description Position Summary The Test & Validation Engineer will support the development of Suzhou’s Validation & Reliability Center of Excellence by establishing validation methodologies, reliability testing capability, and product verification
SummaryImagine what you could do here. At Apple, quality isnt a checkpoint — its a mindset woven into every product, service, and experience we create. The people here dont just test software; they safeguard the customer
SummaryIf you are passionate about advancing video generation, building state-of-the-art models that synthesize high-quality and controllable video, and optimizing them for on-device deployment, Apple is the right place for you. We are looking for engineers who
具身世界模型推理INFRA工程师 - XiaomiRobotics 北京 社招 全职 职位 ID：A258619 职位描述 对具身世界模型进行推理阶段的加速，包括Multi-Token-Prediction在推理端的适配、张量并行和专家并行在推理框架的适配、CFG并行适配、模型的FP8量化和NVF4量化等，与算法团队协作优化最终上线/开源模型的推理速率 职位要求 硕士及以上学历有丰富的Diffusion模型和多模态AR大模型推理加速经验参与多模态大模型/视频模型的推理加速和商业化落地 投递...
大模型端到端算法实习生 北京、广州、深圳、苏州、上海、杭州 实习 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 日常实习生 职位描述 1、负责 Deep Learning Planning 算法设计、模型训练、评测构建与实车路测等相关工作；2、负责高速高架及城区等场景自动驾驶的量产交付，并逐步朝终局无人驾驶前进；3、负责无图方案下End-to-end实时导航、道路结构认知(LaneGraph)相关算法设计与验证工作；4、优化神经网络模型，增强模型对道路结构认知的能力，提升高速/城市无图场景下的产品性能；5、针对业务需求和实车Bad Case，设计并验证优化方案，完成One Model 算法的持续迭代。 职位要求 1、计算机、机器学习、人工智能、机器人等相关专业硕博研究生优先；2、熟练使用 C++/Python，有良好的数据结构和算法基础及代码规范；3、有深度学习算法背景，和扎实的数学基础，且具备预测、规划的背景知识；4、有相关算法（Deep Learning Prediction，Deep Learning Planning，Deep Reinforcement Learning，Imitation Learning，Deep Generative Model等）经历的优先；5、有机器学习领域顶级会议期刊论文发表的优先。 投递...
大模型算法实习生 急招 北京 实习 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 日常实习生 职位描述 1、参与 Deep Learning Planning 算法设计、模型训练、评测构建等相关工作；2、运用深度强化/机器学习等技术，优化模型结构，提高模型对复杂驾驶场景的理解和应对能力；3、针对业务需求和实车Bad Case，设计并验证优化方案，完成算法的持续迭代；4、负责收集、标注和处理自动驾驶相关数据，构建高质量的数据集，为模型训练提供有力支持； 职位要求 1、计算机、机器学习、人工智能、机器人等相关专业，熟练使用Python、Numpy、Pytorch，要求有模型构建和训练经验；2、熟悉Linux基本操作，熟悉常用数据结构，对深度学习领域的经典方法有一定的了解；3、了解 Wayformer、MTR、QCNet 等预测模型，有相关算法（Deep Learning Prediction，Deep Learning Planning，Deep Reinforcement Learning，Imitation Learning，Deep Generative Model等）经历的优先； 投递...
提前批-车载 AI 智能体安全评估工程师 上海 校招 正式 数字技术 - 数字安全 硕士及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID：A243394 职位描述 1. 车载 AI 智能体安全评估体系构建- 针对已上车/即将上车的 智能辅助驾驶 Agent（感知-预测-规划）、智能座舱 Agent（语音-视觉-多模态交互）、智能控制 Agent（底盘-动力-热管理） ，建立分层分级的安全评估框架。- 定义各 Agent 的安全评估维度：功能正确性、OOD 鲁棒性、对抗鲁棒性、不确定性量化、安全边界退化趋势等。2. 利用生成式 AI（扩散模型、LLM、NeRF 等） 自动生成安全关键测试场景 ，覆盖长尾 corner case、对抗样本、传感器失效、环境极端变化等高风险工况。3. 设计
一、岗位职责 / Responsibilities 搭建、优化设备安装现场EHS管理制度与作业标准，推进安全管理体系在各项目落地执行。 Establishing and optimizing EHS management systems and operation standards for equipment installation sites, and promote the implementation of safety systems in all field projects. 开展SID团队在客户现场安全观察，推行正向安全激励，纠正不安全行为，提升团队安全意识。 负责SID团队组织开展EHS知识分享活动，普及安全、环保、职业健康专业知识，提升全员EHS合规意识与实操能力。 Organize weekly EHS knowledge sharing activities
Location(s) Shijie Town, Dongguan, Guangdong Company Molex Career Field Quality Job Number 190910 OUR TEAM The Molex Global Supplier Quality team collaborates with Procurement, Quality, and New Product Development teams globally to create the maximum long-term
Were building a lightweight 2D vector map system for intelligent driving and thenext-generation map reconstruction stack. We adopt learning-based algorithms to reconstruct structured road layers from mass vehicle driving data. Our team combines computer vision,topological /
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Title: Policy Research Intern Location: Beijing, China Duration: 6 months with possibility of renewal About Springer Nature Springer Nature is one of the leading publishers of research in the world. We publish the largest number of