端到端决策规划算法工程师（北京）

1. 01

   负责端到端模型的算法设计、训练与端侧部署落地；

2. 02

   负责端到端范式的预研，包括模仿学习、强化学习与奖励模型设计等关键技术；

3. 03

   负责模型在真实飞行场景下的能力评测、安全边界探索与失效归因；

4. 04

   参与端云协同的快慢系统协议设计，与边云智能团队共同打通整链路。

基本要求

1. 01

   计算机、自动化、机器人、电子等相关专业，硕士及以上学历；

2. 02

   扎实的深度学习基础，熟练 PyTorch/CUDA，理解 Transformer、Diffusion、模仿学习、强化学习关键算法；

3. 03

   在以下方向至少一项有深入实践：视觉-语言-动作(VLA)模型、端到端自动驾驶、机器人策略学习、世界模型 + 策略；

4. 04

   具备良好的工程实现与调参能力，能将算法跑通到真实任务并定位失效原因。 加分项

5. 01

   CoRL/RSS/CVPR/NeurIPS/ICLR/ICML 等顶会一作论文；

6. 02

   复现或参与过 OpenVLA/RT-2/π0/RDT/GR-1 等主流 VLA 或端到端工作；

7. 03

   真实机器人、自动驾驶、无人机或具身仿真环境上的端到端策略实战经验；

8. 04

   强化学习、奖励模型设计、RLHF/DPO 等相关工程经验。