端到端算法实习生-XC

基础模型架构与算法：负责自动驾驶基础模型架构设计与迭代，主导大模型蒸馏、后训练、模型压缩等方案落地。 训练与持续优化：设计 loss 与评测指标，主导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。 数据闭环工程：围绕数据采集、挖掘、标注、训练、评测、回流链路提出优化方案并推动落地。 前沿技术转化：将顶会论文、开源社区、竞品方案中的有效方法转化为可落地的算法能力。 模型部署与落地：负责车端与云端部署（量化、剪枝、蒸馏、推理加速），与部署团队协同优化性能、延迟与精度的平衡

2027 / 2028 届硕士及以上学历，计算机、自动化、车辆工程、机器人、数学等专业优先。 扎实的机器学习 / 深度学习 / 数学基础（线性代数、概率统计），熟悉 Transformer、CNN、扩散模型等主流网络结构，熟练使用 PyTorch。 良好的工程实现能力，精通 Python 与 C++，代码风格良好，能独立完成调试、性能分析与问题排查。 对自动驾驶有热情，自驱力与学习能力强，能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 自动驾驶方向顶会论文发表（CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS / ICLR / CoRL 等）。 在 nuScenes、Argoverse、Waymo Open Dataset、KITTI 等公开榜单上有有竞争力的成绩。 自动驾驶公司、具身智能或机器人方向的相关实习经历。 熟悉 Megatron / DeepSpeed 等分布式训练框架，有多机多卡训练经验。 有 TensorRT / CUDA / 量化工具链等部署推理优化经验，了解主流车规芯片平台。 福利: 500强外企，跨文化交流，大平台新视野。 公司有食堂，工作氛围轻松愉快，可优先接触内部转正机会！ 与行业专家一对一指导，快速提升专业技能和职场竞争力。 在世界百强外企中积累宝贵的实习经验，为你的简历增色。 投递岗位即默认同意博世集团网上招聘相关隐私协议 协议地址：请通过访问博世中国官方主页，博世在中国＆gt;加入博世＆gt;工作机会，在网上招聘数据隐私声明