端到端决策规划模型开发(J33359)

岗位职责 - 负责Flow Matching/扩散模型的设计、开发与调优，结合自动驾驶等场景落地应用。 - 探索low Matching/扩散模型与深度学习、强化学习的融合方案，解决数据分布建模、生成式任务等核心问题。 - 协同工程、业务团队，完成算法工程化实现、调试及落地适配，保障算法性能与实时性。 - 跟踪Flow Matching及相关领域顶会前沿，推动技术迭代，撰写专利与技术文档。

任职要求 - 扎实掌握low Matching/扩散模型、概率建模、深度学习相关理论，熟练使用PyTorch/TensorFlow、Python编程。 - 熟悉Flow Matching核心算法及变体，有相关算法研发或落地项目经验优先。 - 社招需有一段式端到端落地经验；校招需有相关论文/竞赛/研究经历，具备良好数学功底（概率统计、线性代数等）。 - 具备独立解决技术难题的能力，团队协作与沟通能力强，自驱好学、多任务处理能力强。