【26届校招】VLA大模型算法工程师
广州·上海·深圳...
硕士及以上
电子信息类·自动化类
使用简历深度优化功能，快速提升简历质量
职位介绍
招聘部门：互联网 / 电子 / 网游
【岗位职责】
1. 算法开发与优化：
负责自动驾驶模型算法的研发设计，包括但不限于行为决策、轨迹生成、运动规划等模块的深度学习/强化学习模型设计
探索基于Transformer、模仿学习（Imitation Learning）、强化学习（RL）等前沿技术的模型算法设计、应用方案
优化自动驾驶算法的实时性、安全性和舒适性，解决复杂场景（如拥堵、交互博弈、长尾问题）下的规划挑战
2.数据驱动迭代：
构建和利用大规模驾驶数据集（仿真+真实数据），设计数据闭环 pipeline 提升规划性能
参与数据标注、场景挖掘、仿真测试等环节，推动算法迭代
3.系统集成与部署：
与感知、控制等模块团队协作，实现模型算法在车载计算平台的部署
支持实车测试，分析问题并提出改进方案
4.前沿技术跟踪：
跟进学术界（如CVPR、ICRA、CoRL、IROS等）和工业界最新进展，将创新技术落地到量产或研发项目中
5.负责车端视觉感知算法方向，用于车端无图高阶辅助驾驶功能；
6.侧重视觉BEV感知及道路拓扑感知，包括但不限于检测、分割、中心线拓扑生成等任务；
7.负责静态元素及道路拓扑网络核心算法技术突破，持续算法模型创新，加速模型工程化落地；
8.负责静态元素及道路拓扑感知模型车端交付，解决交付过程中的长尾 Corner Case、提升模型鲁棒性、自动化效率。
【任职要求】
1.教育背景：计算机、机器人、自动化、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历;
2. 技术能力：
熟练掌握深度学习、强化学习、经典规划算法（如A*、LQR、MPC、Lattice Planner等）；
熟悉主流框架（PyTorch），具备模型训练、调优和部署经验；
编程能力扎实（Python/C++），熟悉Linux开发环境；
熟悉并有VLM/VLA大模型SFT与强化学习微调研究与开发经验；有大模型部署经验。
加分项
1.顶会论文（CVPR/ICRA/CoRL/IROS等）或专利;
2.熟悉大语言模型（LLM）在规划中的应用（如场景理解、决策推理）;
3.有量产项目经验或车规级部署经验.
