自动驾驶大模型算法(理解生成一体)

职位描述

职位技术背景（满足以下至少一项）

（一）理解生成一体 / VLA 方向

1、有VLA模型、多模态大模型或端到端自动驾驶模型的研发经验，理解视觉、语言、动作等多模态信息的对齐与协同。

2、在模型结构上曾设计过理解与生成共享主干或联合训练策略，例如统一输出感知结果与轨迹/动作。

（二）世界模型 / 生成式模型方向

1、熟悉Diffusion Model、自回归时序模型或世界模型（如Video Action Model、DriveDreamer、GAIA-1），有视频生成、未来帧预测、轨迹生成等相关实践经验。

2、了解如何将理解得到的结构化信息（如BEV、占据网格、语义图）作为条件引导生成过程。

（三）端到端决策与控制方向

1、在模仿学习、强化学习或端到端Planning方向有深入研究，有一段式/End2End自动驾驶项目经验。

2、对“理解引导规划”或“规划与感知联合优化”有实际项目或论文产出。

任职要求

1、计算机科学、人工智能、机器人、自动化等相关专业硕士及以上学历。

2、扎实的编程能力，熟练使用Python/C++，具备良好的数据结构与算法基础。

3、熟悉主流深度学习框架（PyTorch等），对模型训练、优化与工程实现有深入理解。

加分项

1、在CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR/ICML/TPAMI等顶会或期刊发表过理解生成一体相关论文。

2、作为核心贡献者参与过有影响力的开源项目（如UniAD、DriveDreamer、OpenVLA等）。

3、在ACM-ICPC/CCPC/RoboMaster/RoboCup等竞赛中取得优异成绩。

4、具备自动驾驶算法从研发到真实系统落地的完整经验，尤其是端到端模型上车经历。