【2027届校招】大模型数据重建合成工程师
北京·上海
计算机类·电子信息类
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职位介绍
招聘部门：运动规划部
工作职责：
1、基于 Diffusion、视频生成、世界模型、VLA 等多模态模型，研发自动驾驶交通场景 2D/3D/时序视频可控数据合成技术，针对感知、预测及端到端模型补齐长尾场景、极端工况和稀有交通样本，构建规模化、高质量的数据合成生产能力。
2、结合 3DGS/NeRF 三维重建资产 与仿真渲染引擎，构建 Real2Sim2Real 数据闭环，解决场景生成过程中的时序一致性、多视角一致性、几何真实性及虚实融合等关键问题，持续提升合成数据质量与模型训练价值。
3、建设数据合成自动化生产平台，覆盖场景生成、资产编辑、自动标注、质量评估、数据筛选及数据增强等核心环节，实现高质量训练数据的自动化、规模化生产。
4、与算法、仿真、数据平台等团队协同，推动数据合成能力在感知、预测及端到端模型中的应用，建设自动驾驶数据闭环，支撑模型持续训练与线上迭代。
任职要求：
1、硕士及以上学历，计算机、自动化、车辆工程、机器人等相关专业。
2、熟练掌握 C++ 或 Python，具备扎实的数据结构、算法基础及良好的工程开发能力。
3、具备良好的学习能力、问题分析与解决能力，以及团队协作和沟通能力。
4、对自动驾驶、计算机视觉、多模态模型或数据合成方向具有浓厚兴趣，具备相关项目经验者优先。
优先条件
有自动驾驶数据闭环、仿真、世界模型、端到端模型等相关项目经验，了解自动驾驶数据生产与模型训练流程。
有 Diffusion、视频生成、多模态生成、3DGS、NeRF 等相关研发经验，或参与过自动驾驶场景生成、数据合成等项目。
有自动标注、数据质量评估、虚实融合、数据合成平台开发等相关经验。
在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR 等顶级会议发表相关论文，或参与 AIGC、3D 生成等开源项目者优先。
招聘人数：若干
