27届秋招-端到端基座模型算法工程师

端到端自动驾驶大模型是当前工业界与学术界的研究热点，它通过数据驱动与科学建模，从原始传感器数据出发，直接预测自车未来行为，是AI与自动驾驶融合的综合应用。

1. 01

   以海量真实数据为基础，依托计算机视觉、深度学习与大模型技术，构建面向真实世界的一体化决策规划模型；

2. 02

   在端到端自动驾驶模型的设计与优化中，研究方向包括但不限于：端到端自动驾驶大模型优化、多模态融合与感知场景理解、大语言模型(VLM)驱动的复杂场景理解、基于扩散模型的预测与规划行为生成、三维空间表征与自监督预训练、 强化学习与人类行为偏好对齐等

1、2027届毕业生，硕士及以上学历，研究方向为人工智能相关，包括但不限于计算机视觉、深度学习和自动驾驶等方向优先；

2. 02

   编程基础扎实，熟悉基本算法和数据结构，熟练掌握Python和深度学习框架PyTorch；

3. 03

   善于思考，逻辑清晰，有优秀的问题分析和解决能力；

4. 04

   有强烈的自我提升意愿，持续的自我驱动能力；关注人工智能和计算机视觉业界前沿技术和国际会议研究动态，不断提升自己；

5. 05

   良好的沟通和合作能力，责任心和团队意识强；

6. 06

   需至少满足以下任意一项：

7. 01

   在顶级国际会议/期刊上发表过论文（CVPR，ICCV，ECCV，NeurIPS，ICLR等），有丰富的深度学习研究经验；

8. 02

   主导或作为核心参与过有影响力的开源项目的构建；

9. 02

   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；

10. 03

    有编程、数学等相关竞赛成绩