自动驾驶大模型工程师（XC）

职位内容：

参与自动驾驶基础模型架构设计与迭代，探索并落地大模型蒸馏、后训练、模型压缩等技术方案。

负责模型训练与持续优化，包括 loss 设计、评测指标建设、实验分析与问题定位，推动模型在真实驾驶场景中的表现持续提升。

参与数据闭环体系建设，围绕数据采集、挖掘、标注、训练、评测与回流链路提出优化方案，并推动工程落地。

持续跟进行业前沿技术，将顶会论文、开源社区和竞品方案中的有效方法转化为可落地的算法能力。

参与模型车端及云端部署落地，包括量化、剪枝、蒸馏、推理加速等，与部署团队协同完成性能、延迟与精度之间的平衡

2026/2027 届硕士及以上学历，计算机、自动化、车辆工程、机器人、数学等相关专业优先。

具备扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉常见网络结构，如 Transformer、CNN、扩散模型等，熟练使用 PyTorch 等主流深度学习框架。

具备良好的工程实现能力，熟悉 Python 与 C++，代码风格良好，能够独立完成调试、性能分析与问题排查。

具备扎实的数学基础，包括线性代数、概率论与数理统计等，能够理解并推导常见优化目标、损失函数和模型训练策略。

对自动驾驶方向有热情，关注行业进展，具备较强的自驱力、学习能力和解决复杂问题的能力。

具备良好的沟通协作能力，能够在跨团队场景下推动问题定位、方案验证与工程落地。

加分项：

在自动驾驶相关方向有顶会论文发表经历，如 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、CoRL 等。

在 nuScenes、Argoverse、Waymo Open Dataset、KITTI 等公开数据集或榜单上取得过有竞争力的成绩。

有自动驾驶公司、具身智能、机器人或相关算法方向实习经历。

熟悉大规模分布式训练框架，如 Megatron、DeepSpeed 等，有多机多卡训练经验。

有模型部署与推理优化经验，熟悉 TensorRT、CUDA、量化工具链等，了解主流车规芯片平台者优先.