【27届校招】大模型算法工程师（海外VLA / World Model 方向）

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. 01

   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. 02

   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。

3. 02

   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：

4. 01

   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；

5. 02

   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；

6. 03

   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。

1. 01

   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. 02

   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 / 对齐等）。

3. 03

   熟练使用 PyTorch 等主流深度学习框架，有大规模多机多卡分布式训练（FSDP / DeepSpeed / Megatron 等）实践经验。

4. 04

   具备较强的编程能力，熟练掌握 Python、C++；具备良好的数学基础（线性代数、概率论、统计学）。

5. 05

   对自动驾驶与前沿生成式技术有浓厚兴趣和持续热情，具备良好的团队合作与沟通能力，能承受一定的工作压力。

6. 06

   加分项

7. 01

   在 World Model、视频生成、VLA、端到端自动驾驶、扩散 / 生成模型等方向有顶会论文（CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS / ICLR / CoRL 等）或有影响力的开源工作；

8. 02

   熟悉 GAIA、Vista、Cosmos、GenAD 等驾驶世界模型相关工作，或有世界模型 / 生成式仿真的量产落地经验；

9. 03

   有海外自动驾驶项目、海外数据处理或海外生活学习经验，具备良好的英文读写与沟通能力。