嵌入式开发工程师 深圳 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位 ID：A129470 职位描述 职位概述工作内容包括为客户提供故障排查 / 调试支持，助力其人工智能应用开发。需要具备出色的问题分析能力，并与内部团队沟通汇报问题。该职位包括从编译和执行工作流到监控、性能分析、可视化及调试功能的软件能力。机器学习框架和运行时环境包括 Tensorflow、PyTorch/Caffe2、Mxnet、ONNX Runtime、TensorFlow 等。学历要求计算机科学、电子工程或相关专业本科及以上学历。 职位要求 任职要求工程、信息系统、计算机科学、电子工程或相关领域的学士学位。2 年以上嵌入式软件开发工作经验。必须具备扎实的 C/C++/Python 语言经验。了解神经网络，有使用 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习框架的实际经验。有源代码和配置管理工具（如 Git）的使用经验。了解深度学习 / 卷积神经网络，熟悉 Tensorflow/PyTorch 框架。 投递...
IT开发工程师-2027届 15-25K 上海、苏州 互联网 / 电子 / 网游 本科及以上 职位描述 1.参与公司内部IT系统的建设、运维与优化，将AI技术融入日常工作流程；2.探索和实践前沿AI技术，利用AI工具和模型解决业务部门的实际问题，提升自动化水平和工作效率。3.与跨部门团队协作，理解业务需求，设计并交付基于AI的创新解决方案。4.参与AI应用项目的设计、开发与落地，包括但不限于数据处理、模型应用、智能助手开发等。5.关注前沿技术动态，鼓励新思路、新方法，参与技术创新项目，提出并验证可行性方案。 职位要求 1.学历背景：计算机、人工智能、软件工程、电子信息、自动化等相关专业本科及以上学历；2.技术能力：-熟悉至少一种主流编程语言（Python / Java / C++ / JavaScript 等）；-了解常用数据结构与算法，具备良好的代码规范意识；-有AI项目实践经验者优先（如课程设计、竞赛、实习、开源项目），熟悉TensorFlow、PyTorch等框架更佳；-对AI在实际场景中的应用有热情和思考，能主动运用AI工具提升效率。3.核心素质：-创新思维： 对新事物充满好奇，不满足于现状，敢于尝试和提出创新性想法。-逻辑清晰： 具备优秀的逻辑分析和问题解决能力，能够快速定位问题核心。-沟通达人： 拥有良好的沟通表达和团队协作能力，能清晰地阐述技术方案，并与他人高效合作。-团队精神： 乐于分享，积极融入团队，共同为实现目标而努力。-个人特质：责任心强，乐观开朗，充满正能量，具备快速学习能力，对技术充满热情，能适应快节奏的工作环境。 投递...
大模型-端到端算法研发工程师 AD内推 蔚来自动驾驶研发团队 推荐投递-数字技术类 急招 上海 社招 全职 数字技术 本科及以上 工作年限不限 职位描述 职位描述：1、负责智能辅助驾驶端到端算法的设计与研发工作，主要面向停车场/地库/园区低速场景，开发端到端planner模型；2、负责端到端算法在智能辅助驾驶应用中的开发、迭代、优化、部署等。职位地点：上海·汽车创新港 职位要求 职位要求：1、具有深度学习、占据网络、目标检测、语义分割、多模态大模型及任一相关领域项目经验；2、计算机、电子等相关专业背景；具备扎实的机器学习基础和较强的学习能力；有论文发表经验者优先；有LLM大模型相关研发经验优先；3、精通Tensorflow、PyTorch相关深度学习算法框架，有相应的模型设计和实现经验；4、具备良好的沟通、协作能力； 投递...
大模型端到端算法工程师 AD内推 蔚来自动驾驶研发团队 推荐投递-数字技术类 急招 上海、北京 社招 全职 数字技术 本科及以上 工作年限不限 职位描述 职位描述1. 负责智能辅助驾驶大模型端到端模型算法的研发量产工作。2. 紧跟前沿技术发展，并将前沿技术在量产中落地。 职位要求 职位要求1. 硕士及以上学历，计算机 / 软件工程 / 人工智能等相关专业。2. 扎实的深度学习算法基础，精通常见的深度学习和机器学习算法。3. 熟悉一个或多个深度学习框架，有tensorflow/pytorch的深度使用经验者优先。4. 面对未知的领域和问题，有非常强的自学能力，善于通过基本的研究方法对问题本身进行拆解，并找到每个步骤的解决办法。5. 有着良好的团队合作精神，能够同公司内部的不同团队保持合作关系。加分项1. 硕士研究生+2年工作经验，或者相关领域的博士研究生。2. 有过3D视觉感知领域的研发经验。3. 有过相关领域的顶级会议论文发表（CVPR、ICCV、ECCV等等）或在相关领域的学术竞赛（ImageNet、COCO、Kitti、Waymo等等）中取得较好成绩者优先 投递...
AI大模型应用架构师 南京 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位 ID：A50915 职位描述 1、负责基于Langchain和AutoGPT等大模型技术研究，针对垂直行业需求，搭建高效的产品应用系统架构2、设计基于大模型的应用产品，包括语言生成、自然语言处理、语音识别、图像识别等应用场景3、与产品经理、设计师、测试工程师等团队成员合作，确保产品的需求和功能得到充分满足4、主导大模型产品的开发、测试、发布、维护和优化，确保产品的高可用性和稳定性5、研究新的大模型技术和算法，探索它们在产品中的应用并落地，并能够对接客户、充分挖掘拆解客户需求并进行落地6、不断学习新的技术和知识 职位要求 1、计算机、信息工程等相关专业本科或以上学历，有扎实的计算机基础知识和编程能力2、熟悉开源社区Github中大模型相关技术，包括但不限于langchain和AutoGPT3、熟练掌握Python编程语言和深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch等4、了解语言模型、自然语言处理、语音识别、图像识别等相关领域的技术和算法5、具备良好的分析和解决问题的能力，能够独立思考和解决复杂的技术问题6、具有较强的团队合作意识和沟通能力，能够与团队成员高效协作，共同完成项目目标7、对新技术和新知识保持敏锐的感知和好奇心，具备不断学习和自我提升的能力8、有大模型垂直行业产品研发经验和相关领域的工作经验者优先加分项：具备分布式计算、大数据处理、云计算等相关经验有开源项目经验，熟悉开源社区在知名竞赛中取得过优异成绩在顶级会议或期刊发表过相关领域的论文 投递...
多模态数据算法 北京 全职 研发 - 大数据 职位描述 岗位职责：1.针对 VLM Stage2 SFT 数据冗余、多任务分布失衡问题，搭建数据质量评估与筛选流程，在压缩数据量前提下保留图文联合推理能力。2.设计实现基于 PPL/NLL、双向信息增益的样本打分策略，从图像、问答双维度筛选高价值多模态样本。3.打通样本打分、子集生成、SFT 训练、模型评测自动化闭环，研发分层采样算法，缓解全局筛选破坏多任务数据分布问题。4.基于多模态 Benchmark 开展对照实验，迭代优化数据策略，实现减半数据量下模型性能接近 / 超越全量训练基线。5.调研多模态数据选择前沿方案，落地数据工具链，沉淀标准化数据治理流程岗位职责：1.硕士及以上，计算机 / AI/NLP/ 视觉相关专业；2.具备 VLM/LLM SFT 数据算法落地经验，有智驾 / 机器人多模态项目经历优先；3.熟练 Python、PyTorch，精通大模型微调、样本打分、数据采样基础原理 职位要求 - 投递...
【27届校招】计算平台软件工程师 上海、广州 正式 研发 - 算法 通用智能板块 职位描述 1、参与自动驾驶海量数据的采集、管理、处理与高效调度，设计与开发自动驾驶全链路数据平台，包括但不限于数据湖、数据仓库、分布式存储、流批一体计算与智能数据标注、数据治理等；2、研发大规模分布式计算与训练平台，基于Spark、Flink、Ray、PyTorch等技术实现自动驾驶大模型的数据清洗、预处理、并行训练与推理，支持多GPU/多集群高性能任务编排与资源调度；3、优化存储与检索架构，探索和实现包括OSS、CPFS、Iceberg、Delta Lake、Hudi、StarRocks、ClickHouse、ElasticSearch、Milvus等新一代高性能存储与检索方案，提升数据读写、索引、管理效率，赋能AI训练和推理；4、参与团队架构设计与技术攻关，跟进学术前沿与业界动态，解决自动驾驶场景下数据一致性、扩展性、高可用、智能调度等核心难题；5、推进工程实践落地与持续优化，深度参与端到端系统开发、自动化测试、上线发布与持续运维，推动数据与AI平台的稳定迭代和性能进化。 职位要求 1、教育背景：计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业，本科及以上学历，硕博优先；2、理论基础扎实： 精通分布式系统原理、并行计算、存储系统、数据库原理、数据湖/数据仓库理论、大规模机器学习等学科知识，有相关顶会/顶刊论文经历者优先；3、技术能力突出：（1）熟练掌握至少一种主流分布式计算框架（如Spark、Flink、Ray等）和一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）；（2）具备大数据存储与处理系统（如OSS、CPFS、Iceberg、Delta Lake、Hudi、StarRocks、ClickHouse、ElasticSearch、Milvus等）实操经验；（3）具备高性能数据检索、索引优化、海量数据管理等工程经验；4、编程与工程能力强（1）熟练掌握Python/Java/Scala/C++/Rust等主流开发语言中的至少一种，具备良好的工程实践和代码规范；（2）有高并发、大规模分布式系统、流式/批式混合计算平台相关项目经验者优先；5、创新与解决问题能力：具备独立分析复杂系统、定位瓶颈、提出创新性解决方案的能力，对技术钻研有热情，善于跨界学习；6、沟通协作与主动学习：良好的团队协作能力、沟通表达能力及自驱力，乐于分享、敢于挑战难题；7、加分项：（1） 在数据库、分布式系统、云原生计算、向量数据库、机器学习系统等领域有顶会（SIGMOD、VLDB、ICDE、NeurIPS、ICML等）论文、竞赛获奖或开源项目贡献；（2）有阿里云、腾讯云、AWS、GCP等云平台大数据相关实习、项目或竞赛经历；（3） 具备自动驾驶、机器人、智能感知领域大规模数据处理或AI应用落地经验；（4）英语或技术写作能力优秀，有技术博客、专利、文档经验。 投递...
AI开发工程师-2027届 15-30K 苏州、上海 研发 - 大数据 硕士及以上 职位描述 1.主导设计和开发基于大型语言模型的应用程序，服务与公司内部各项业务，包括但不限于：AI赋能企业经营、人力资源管理、供应链优化、数字仪器信号处理等领域；2.设计和开发基于大型语言模型的应用程序，能够理解和处理包括文本、代码以及从仪器（如示波器）获取的结构化/非结构化数据；3.主导LLM的API集成、提示工程优化，并探索利用LLM进行复杂数据（包括信号数据）的解读、摘要和模式识别；4.与产品团队、数据科学家和硬件工程师合作，将LLM技术应用于分析和解读来自物理世界的复杂信号；5.跟踪LLM及多模态AI领域的最新进展，评估新技术在处理仪器数据方面的潜力； 职位要求 1.硕士及以上学历，通信、电子、计算机、数学等相关专业，博士优先；2.优秀应届生或有大模型应用产品开发经验工作经验者皆可；3.对大模型技术的原理和应用架构有深刻理解，精通主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch等），精通Python，并熟悉C++、Java或R等至少一种其他编程语言；4.熟悉主流LLM的API使用和基本原理；5.对数据处理有深刻理解，能够设计有效的数据预处理流程，将不同来源和格式的数据（包括时序信号）整合并输入LLM；6.熟悉提示工程，有向量数据库使用经验；7.快速学习能力强，对跨学科应用（AI+信号处理）有浓厚兴趣；8.有将LLM应用于供应链排产提效的经验者优先；9.有将LLM应用于分析或解释时间序列数据（如传感器数据、金融数据）的经验者优先；10.有模型微调（Fine-tuning）LLM以适应特定领域知识（如电子测试、故障诊断）的经验者优先；11.了解或有边缘部署小型化LLM或相关AI模型的经验者优先。 投递...
Robotaxi VLA 大模型算法实习生 广州 实习 研发 - 算法 职位描述 1、协助资深工程师进行 VLA 自动驾驶大模型的研发与优化，参与训练数据清洗、标注质量校验、模型微调与对比实验验证工作；2、协助复现和分析 VLA 模型在城市复杂路况下的行为问题，整理路测日志与实验数据，输出标准化的问题分析报告；3、参与功能安全方案与安全冗余架构的落地工作，协助梳理安全需求、编写测试用例、执行安全验证测试；4、协助构建分级指令式云舱平台，开发数据处理、模型测试等辅助工具链，测试平台功能并完善技术文档；5、参与 VLA 模型的集成与版本交付工作，协助进行版本冒烟测试、问题跟踪与交付文档整理。 职位要求 1、计算机、自动化、电子工程、数学、车辆工程等相关专业研究生以上在读；2、了解 VLA/VLM、大语言模型的基本原理，有相关课程学习或个人项目经验优先；3、了解自动驾驶基本技术流程，对轨迹预测、运动规划、博弈决策等算法有基础认知者优先；4、具备良好的数理基础，熟练掌握 C++ / Python 编程语言，熟悉 PyTorch 等深度学习框架；5、学习能力强，逻辑思维清晰，能独立分析和解决简单的技术问题；6、有良好的沟通能力和团队协作精神，工作认真细致，有责任心；7、能保证稳定的实习时间。加分项1、有自动驾驶、机器人领域 AI 算法相关项目或竞赛经验；2、有大模型微调、推理优化或多模态模型相关经验；3、了解 Apollo、Autoware 等开源自动驾驶框架；4、发表过相关领域的论文或技术博客。 投递...
优才-具身大模型训练框架工程师-觅蜂子公司 上海 正式 职位描述 可以选择以下一个或多个方向深入参与：建设具身智能统一训练框架，支撑 VLA、世界模型、分层决策模型等具身基础模型的预训练与后训练，覆盖从十亿级到百亿 / 千亿级参数规模，并面向 300B+ 模型持续演进。建设大规模分布式训练系统，包括数据并行、张量并行、流水线并行、混合并行、MoE、长上下文、低精度训练与推理等，支撑万卡 GPU 集群上的稳定训练。建设规模化后训练与强化学习系统，涵盖模仿学习、在线 / 离线 RL、真机 RL，以及云端训练 + 边缘异步 rollout 的云边协同架构。建设训练效率优化体系，围绕数据、计算、异步、通信全链路进行度量与优化，包括 IO、算子融合、CUDA Graph、计算通信 overlap、梯度同步、性能 profiling 等。与算法团队协作，快速复现并工程化落地 VLA、世界模型、flow matching、RL 等前沿算法。 职位要求 计算机基础扎实，学习能力强，愿意深入复杂系统和底层细节。代码能力强，代码品味好，能熟练使用 AI Coding / Code Agent 提升研发效率。具备良好的系统设计能力，能在功能、效率、稳定性之间做合理取舍。熟悉
AI推理部署实习工程师（具身智能方向） 杭州 校招 实习 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 具身模型库工程化落地：负责将点云感知、视觉定位等传统算法，以及Pi0/Groot等VLA模型，在自研大算力芯片上进行推1. 理部署与性能调优，确保精度/延迟指标的统一出口。2. 工具链开发与维护：参与对外发布的一键式训练-推理发版工具链建设，封装底层算子差异，保障模型在不同场景下的精度对齐和长期运行稳定性。3. 模型轻量化加速：配合模型结构优化同学，落地W8A8、W4A16、W4A8等混合精度量化方案；针对Transformer架构和CNN架构进行算子融合与内存排布优化。 职位要求 1. 熟练掌握C++/Python，具备良好的代码习惯和性能分析能力（会使用perf、Nsight等工具）。2. 熟悉ONNX、TensorRT、PyTorch部署链路，有实际将PyTorch模型转为TensorRT/SNPE等端侧引擎并跑通的经验。3. 了解常见量化原理（PTQ/QAT），有实际处理过精度掉点问题。加分项：对VLA（视觉语言动作模型） 的推理架构有基础认知，了解KV Cache、Beam Search等推理优化手段。有机器人、自动驾驶或AR/VR相关的嵌入式部署经验者优先。 投递...
Company Description At Canva, were building a future powered by AI thats as magical as it is impactful. As an LLM Agent Research Scientist at Canva, youll advance the frontier of agentic AI—building autonomous systems that
Company Description At Canva, were building a future powered by AI thats as magical as it is impactful. As a Research Scientist at Canva, youll be responsible for advancing the future of AI by experimenting with
Company Description At Canva, were building a future powered by AI thats as magical as it is impactful. As an LLM Agent Research Scientist at Canva, youll advance the frontier of agentic AI—building autonomous systems that
数驱-模型训练-仿真实习生 上海 社招 实习 数字技术 本科及以上 1 年以下 职位描述 1.搭建数据驱动的车辆动力学模型与训练环境,持续优化车辆及系统特性精度2.参与模型实车验证3.参与虚拟仿真与虚拟标定,仿真台架维护 职位要求 1.熟悉车辆动力学理论;2.可使用至少一种车辆动力学仿真软件,Vigrade,Carsim等,掌握Python编程语言3.熟练掌握PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架,在深度度学习、强化学习领域有不错的研究和实践经验者优先4.对车辆有浓厚兴趣,工作积极主动,具有探索精神5.至少实习6个月工作地点：汽车创新港3-4天/周 投递...
KargoStar计划-自动驾驶研究员 北京 校招 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 岗位简介KargoStar领航星专项为公司27届校招顶尖人才培养计划，定向吸纳全球顶尖硕博应届生，聚焦下一代自动驾驶前沿技术研发。岗位深度结合AI大模型、端到端自动驾驶、世界模型等前沿方向，依托大规模真实商用车路测数据与成熟数据闭环基建，完成前沿算法从理论探索、学术创新到量产落地的全流程迭代，打造兼具顶尖学术能力与工程落地能力的自动驾驶核心研发人才。岗位职责1. 前沿算法探索与技术迭代：聚焦下一代自动驾驶全新技术架构，深耕端到端智驾、世界模型、强化学习等前沿领域，研发创新型自动驾驶算法；2. 学术成果沉淀与影响力建设：基于算法研发与项目落地成果，梳理、总结创新研究结论，独立或协作完成AI、机器人、自动驾驶领域顶会/期刊论文投稿（NeurIPS、CVPR、ICCV、ICRA、AAAI、TPAMI、IROS等），持续提升团队学术影响力与行业技术话语权；3. 真实场景闭环验证与落地优化：依托公司大规模L4级商用车队路测数据、完善的数据闭环基建，完成自研算法的训练、仿真、实车验证全流程迭代；4. 研产协同与工程化落地：践行高标准工程研发规范，打通Research到Production的落地链路，将前沿研究成果转化为可落地、可复用、可迭代的工程能力，平衡技术创新性与量产实用性。 职位要求 1. 学历背景：2027届统招应届生，计算机科学、人工智能、机器人学、自动化、深度学习等相关专业，博士优先；2. 学术&项目基础：在校期间深耕AI、机器视觉、自动驾驶相关研究方向，有顶会/期刊第一作者论文发表经历（CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICRA、IROS等），或在国内外顶级AI、自动驾驶竞赛中取得优异名次；3. 技术认知：深度关注自动驾驶行业前沿技术演进，认同AI First、数据驱动的研发理念，熟悉大模型、端到端智驾、世界模型等技术的行业应用逻辑与落地潜力，具备敏锐的技术洞察力；4. 工程能力：具备扎实的编程功底与良好的代码规范，精通Python、PyTorch深度学习框架，掌握C++/Rust开发者优先；熟悉模型训练、调优、仿真测试、数据处理全流程；5. 综合素质：自驱力、思辨能力、抗压能力极强，兼具前沿创新探索思维与工程落地思维，乐于深耕真实场景、解决复杂技术难题，具备良好的团队协作与沟通能力。 投递...
智能座舱算法研发高级工程师 北京、苏州 全职 研发 - 算法 职位描述 职位描述- L2~L4级智能座舱中的图像、视频算法的车端研发和落地工作；- 负责模型研发、优化与维护，工程化落地，算法性能评估和验证，算法在车端与云端的部署和迭代；- 负责座舱AI软件算法架构设计与优化，推动从感知到决策再到执行的全链路逻辑；- 探索多模态大模型算法在座舱产品中的应用；- 协同产品团队，将AI技术转化为具体的用户场景；- 深入探究人工智能前沿技术，推动模型在泛化、推理、性能和效率等关键技术指标上的持续进步、技术探索； 职位要求 职位要求- 211/985硕士及以上学历，计算机、电子或通讯专业，CV方向3年以上工作经验；- 有算法在业务或产品的大规模落地经验，有团队管理经验更佳；- 熟悉计算机视觉常用算法，熟悉多模态大模型优先，熟悉三维视觉优先；- 有扎实的计算机编程基础，熟悉pytorch，python，C++等；- 具备良好的英文论文阅读能力，熟悉图像处理常用算法，熟悉计算机视觉、深度学习常见算法 投递...
视觉感知算法工程师 - 榫卯计划 50-70K 深圳 正式 算法研发 职位描述 榫卯计划是桥介数物面向全球顶尖算法研究类毕业生设立的人才专项，我们提供开放式方向选择机会和前瞻性技术研究课题，配以行业顶级薪酬（80-120万），与你共创具身智能未来。工作职责：- 参与纯视觉深度估计和里程计算法开发，实现高鲁棒性、高泛化性、低延迟的深度估计与里程计系统；- 参与实现基于学习的、可规模化、可持续学习的视觉感知系统，能够处理大规模数据，调用大规模计算资源；- 进行相机、IMU等传感器选型，设计高性能的视觉感知软硬件系统；- 参与算法在端侧（如 Jetson Orin、Thor 等平台）的工程优化与部署；- 参与 4D 时空重建、语义理解等算法开发。 职位要求 任职要求：- 具备扎实的 C++ 与 Python 编程基础；- 熟悉 Linux、ROS 和 Git 版本管理；- 掌握激光和视觉 SLAM、视觉里程计、深度估计的原理，以及基础的机器人运动学；- 熟悉 PyTorch 等框架，掌握机器学习原理，有丰富的视觉感知任务训练经验；- 了解相机、IMU、激光雷达等各类常见传感器的工作原理，以及常见传感设备的使用，熟悉视觉感知领域各大数据集；-
About AstraZeneca At AstraZeneca, we put patients first and strive to meet their unmet needs worldwide. Working here means being entrepreneurial, thinking big and working together to make the impossible a reality. If you are swift
27届校招提前批-感知算法工程师 北京 校招 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 欢迎加入自动驾驶卡车KargoBot团队，解决自动驾驶系统这一项复杂的人工智能方向问题。您将构建自动驾驶卡车的“大脑”，持续提供高质量的代码和算法推进公司项目正常落地。感知团队的职责是根据不同传感器（激光雷达、光学相机、毫米波雷达等）的信息，对周围环境进行识别和理解。在这里，你将研究和设计相关领域前沿算法，包括目标检测、分割、场景理解、模型压缩加速、基于大模型的数据挖掘与合成、半监督自监督等算法，直接赋能L4 卡车的大规模落地，创造社会价值和商业价值。你将参与：1.感知大模型: 基于俯视图的多模态（激光雷达/相机）大模型，可支持多种任务，比如常见目标的检测、分割等；2.占据空间: 一种通用的目标检测方法，将周围环境抽象为占据、非占据的空间，解决开放世界层出不穷的异形物体识别问题，兜底感知召回能力，保证自车安全；3.场景理解: 通过编码周围环境中智能体和智能体、地图和地图、以及智能体和地图的交互关系，实现对相应场景的理解 (比如施工区连接、智能体是否是长停的车)，直接影响自车行为（避让、跟随等）；4.基于大模型的数据挖掘/合成：调研和应用各种大模型，挖掘或合成高价值场景，提升模型相应场景表现；5.半监督自监督：调研和开发各种高效算法，降低模型对标注数据的依赖;6.开发和完善模型训练的离线系统，包括数据挖掘、数据处理和模型评估及可视化。作为由滴滴自动驾驶公司孵化的公司，KargoBot专注L4级别干线货运的无人驾驶技术研发和商业化运营，创新性地提出了混合无人化解决方案，由一名司机驾驶的领航车辆，引领多辆L4级自动驾驶卡车行驶。欢迎“梦想驱动”、“追求极致”的你加入，相信未来出行将因你我而改变！一起去创造和实现自动驾驶卡车KargoBot的纪录与未来！ 职位要求 职位要求1.编程基础扎实，熟悉基本算法和数据结构，至少熟悉以下一门语言：Python、C++；2.熟悉深度学习框架，包括但不限于：PyTorch、TensorFlow等；3.有机器学习或深度学习相关经验，包括模型训练、部署、测试等；4.善于思考，逻辑清晰，有优秀的问题分析和解决能力；5.有强烈的自我提升意愿，持续的自我驱动能力，关注业界前沿技术和国际会议研究动态，不断提升自己；6.良好的沟通和合作能力，责任心和团队意识强。加分项：1.有自动驾驶相关经验，包括但不限于：智能驾驶、机器人、等项目落地经验；2.在顶级国际会议/期刊上发表论文（CVPR，ICCV，ICML，NIPS等）；3.有编程、数学等相关竞赛成绩。 投递...