1. 參與跨模態大模型在自動駕駛產業中的研發落地，如：大模型微調、端到端自動駕駛建模，以及開放場景下的目標檢測/識別技術等；
2. 負責優化和提升大模型在智駕中的業務效果，包括：數據質量優化、大模型的封裝、推理加速、模型指令微調和策略迭代等，持續提高算法的效率和性能；
3. 探索多模態大模型的前沿領域研究，包括但不限于數據建設、模型壓縮、圖像/視頻內容生成、Scaling Law、RLHF等工作。
1. 計算機科學、人工智能領域，具有扎實的深度學習、計算機視覺/自然語言處理基礎；
2. 具有優秀的編程能力，熟悉PyTorch、Tensorflow等深度學習框架，能熟練進行模型研發和測試；
3. 具備多模態大模型經驗，熟悉主流大模型（如CLIP、grounding DINO、GPT-4V等）的原理、性能表現及其差異，能夠根據實際問題改造和優化算法；
4. 具備一定的科研能力，能夠承擔科研探索工作和先進技術落地推進工作。
具備以下條件優先
1.有訓練過端到端自動駕駛模型的經驗；
2.在設計、訓練、評估和部署機器學習模型（尤其是多模態大模型）方面有深刻的理解；
3. 在NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR等會議或期刊上發表過論文；
4. 獲得過國際或國內賽事獎項者。
2. 負責優化和提升大模型在智駕中的業務效果，包括：數據質量優化、大模型的封裝、推理加速、模型指令微調和策略迭代等，持續提高算法的效率和性能；
3. 探索多模態大模型的前沿領域研究，包括但不限于數據建設、模型壓縮、圖像/視頻內容生成、Scaling Law、RLHF等工作。
1. 計算機科學、人工智能領域，具有扎實的深度學習、計算機視覺/自然語言處理基礎；
2. 具有優秀的編程能力，熟悉PyTorch、Tensorflow等深度學習框架，能熟練進行模型研發和測試；
3. 具備多模態大模型經驗，熟悉主流大模型（如CLIP、grounding DINO、GPT-4V等）的原理、性能表現及其差異，能夠根據實際問題改造和優化算法；
4. 具備一定的科研能力，能夠承擔科研探索工作和先進技術落地推進工作。
具備以下條件優先
1.有訓練過端到端自動駕駛模型的經驗；
2.在設計、訓練、評估和部署機器學習模型（尤其是多模態大模型）方面有深刻的理解；
3. 在NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR等會議或期刊上發表過論文；
4. 獲得過國際或國內賽事獎項者。
職位類別： 研發設計類
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