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智能駕駛頭部企業(yè)、智能駕駛，智能網(wǎng)聯(lián)方向；

負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛端到端模型的研發(fā)和落地，包括VLM、VLA、感知端到端、規(guī)劃端到端和全鏈路端到端模型；

二、前沿規(guī)控算法開(kāi)發(fā)工程師（2026屆-上海）

1. 參與自動(dòng)駕駛前沿規(guī)控算法的研究與開(kāi)發(fā)，聚焦強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多模態(tài)融合、MCTS 及VLA等決策規(guī)劃中的創(chuàng)新應(yīng)用；?
2. 協(xié)助完成算法從理論原型到仿真驗(yàn)證的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，參與搭建測(cè)試場(chǎng)景，收集并分析測(cè)試數(shù)據(jù)；?
3. 跟蹤 ICRA、IROS、ITSC 等頂會(huì)及前沿論文，梳理新技術(shù)與規(guī)控結(jié)合領(lǐng)域的技術(shù)脈絡(luò)，提出創(chuàng)新性研究思路；?
4. 配合團(tuán)隊(duì)構(gòu)建算法訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)集，參與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，探索解決復(fù)雜場(chǎng)景規(guī)控問(wèn)題的方案；?
5. 參與工程化技術(shù)調(diào)研，輔助解決算法落地中的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題，積累實(shí)車(chē)應(yīng)用相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

三、AI大模型算法工程師（2026屆-成都、惠州）

1. 參與車(chē)載領(lǐng)域端云一體AI產(chǎn)品體系的技術(shù)方案設(shè)計(jì)與能力打造。
2. 從事車(chē)載智能交互系統(tǒng)中涉及的包括大模型等AI模型相關(guān)技術(shù)的研究和應(yīng)用。包括但不限于對(duì)話(huà)系統(tǒng)、AIGC、多模態(tài)交互等。
3. 從事車(chē)載領(lǐng)域場(chǎng)景數(shù)據(jù)工程的構(gòu)建和維護(hù)。
4. 使用PRETRAIN、 PEFT、SFT、RLHF 等大模型優(yōu)化技術(shù)，從事在垂直領(lǐng)域模型構(gòu)建以及涉及的相關(guān)場(chǎng)景問(wèn)題中大模型效果的深度優(yōu)化；
5. 從事汽車(chē)座艙內(nèi)基于大模型的Agents的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)落地。
6. 參與AI模型領(lǐng)域評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建，以及多種類(lèi)型、多種模態(tài)大模型的評(píng)估和對(duì)比分析。
7. 開(kāi)展車(chē)載領(lǐng)域AI模型的生產(chǎn)，以及車(chē)機(jī)端部署所涉及的模型壓縮、異構(gòu)計(jì)算資源的加速、調(diào)優(yōu)和性能優(yōu)化以及分布式推理等工作。
8. 參與研發(fā)過(guò)程中所涉及的相關(guān)文檔的撰寫(xiě)、評(píng)審，并保證達(dá)成計(jì)劃和質(zhì)量要求。
9. 承擔(dān)車(chē)載領(lǐng)域AI產(chǎn)品、企業(yè)級(jí)AI效能提升領(lǐng)域各類(lèi)項(xiàng)目的持續(xù)交付和維護(hù)。

四、AI算法開(kāi)發(fā)工程師（2026屆-惠州）

1. 算法研發(fā)與創(chuàng)新：獨(dú)立研發(fā)數(shù)字化場(chǎng)景關(guān)鍵 AI 算法，主導(dǎo)大模型領(lǐng)域自適應(yīng)微調(diào)、輕量化部署及分布式訓(xùn)練架構(gòu)設(shè)計(jì)，優(yōu)化數(shù)據(jù) / 模型并行策略，解決模型性能瓶頸，獨(dú)立完成核心模塊代碼實(shí)現(xiàn)。
2. 技術(shù)預(yù)研與方案：跟蹤行業(yè)最新技術(shù)動(dòng)態(tài)(如NeurIPS)，與技術(shù)團(tuán)隊(duì)分享及分析技術(shù)趨勢(shì)報(bào)告；主導(dǎo)復(fù)雜業(yè)務(wù)算法方案設(shè)計(jì)，完成可行性論證與原型仿真驗(yàn)證，平衡算法性能、工程實(shí)現(xiàn)。
3. 數(shù)據(jù)與模型優(yōu)化：數(shù)據(jù)優(yōu)化涵蓋多源數(shù)據(jù)治理、生產(chǎn)特征工程及工業(yè)數(shù)據(jù)增強(qiáng)；模型優(yōu)化聚焦提升精準(zhǔn)度、適應(yīng)業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)、優(yōu)化邊緣部署，最終助力提升業(yè)務(wù)執(zhí)行效率與質(zhì)量，降低成本。
4. 學(xué)術(shù)與知識(shí)沉淀：定期開(kāi)展內(nèi)部技術(shù)分享，形成內(nèi)部知識(shí)庫(kù)。