端到端环境认知推理算法工程师(数据驱动 / VLM 方向)
岗位信息
| 招聘单位 | 德赛西威 |
|---|---|
| 工作地点 | 上海 |
| 官方更新时间 | 2026-08-17 18:29:13 |
职位描述
岗位职责
面向自动驾驶环境认知与导航决策场景,基于 VLM 多模态大模型开展算法研发与升级,通过多模态语义增强突破长尾场景泛化瓶颈,补齐决策可解释能力,支撑算法量产落地与场景扩域。
负责 VLM 领域微调、知识蒸馏、特征对齐的全链路开发,推进从标签注入浅度融合到特征层深度融合的技术迭代,搭建统一的多模态环境认知决策模型架构。
负责多模态数据集建设、算法评测体系搭建与数据闭环落地,基于路测失效案例开展根因分析,驱动算法持续迭代优化。
配合工程团队完成模型车载轻量化、推理优化与部署适配,跟踪 VLM/VLA、多模态世界模型等前沿技术,开展技术预研与方案验证。
任职要求
任职要求
本科及以上学历,计算机、人工智能、自动化、车辆工程等相关专业;深度学习理论基础扎实,熟练使用 PyTorch 框架,精通 Python,熟悉 C++ 与 Linux 开发环境。
具备 VLM / 多模态大模型项目实战经验,熟悉主流开源 VLM 模型架构,掌握 LoRA/QLoRA 微调、多模态特征对齐等核心技术。
具备知识蒸馏、模型轻量化、数据驱动算法迭代的实践经验,能够独立完成从数据处理、模型设计到实验验证的全流程开发。
具备较强的问题分析与根因定位能力,自驱力强,拥有良好的跨团队沟通协作能力。
加分项
有自动驾驶环境认知、导航决策、场景理解相关项目经验;
有车载边缘端模型部署、量化压缩、推理优化相关经验;
熟悉高精地图 / SD 地图数据格式与导航拓扑逻辑;
有世界模型、VLA 相关技术预研或项目经验。
提示:投递请认准招聘单位官方招聘官网,谨防中介收费。