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智能辅助驾驶端到端算法开发实习生

单位:蔚来类型:社招地点:上海更新:2026-09-24

岗位信息

招聘单位蔚来
工作地点上海
经验要求1
官方更新时间2026-07-17 12:00:14

职位描述

1. 工作内容

(1)参与一段式端到端智能辅助驾驶模型的设计、开发与实验,理解基于自回归(AR)或 Diffusion 架构的端到端轨迹生成与决策建模原理。

(2)负责模型训练、调参、评估与迭代,分析模型在不同驾驶场景下的表现并持续优化。

(3)参与智能辅助驾驶数据处理,包括数据清洗、场景分类、困难样本挖掘、数据配比及训练集构建。

(4)结合模型输出、评测指标和可视化结果进行问题分析,从模型结构、训练策略和数据分布等方面提出改进方案。

(5)跟进并复现端到端智能辅助驾驶、轨迹预测、规划决策、生成式模型及强化学习等相关方向的前沿论文。

2. 任职要求

(1)计算机、人工智能、自动化、车辆工程等相关专业,本科高年级、硕士或博士在读。

(2)熟练使用 Python,掌握 PyTorch,具备良好的代码实现和调试能力。

(3)具备深度学习模型训练经验,有以下任一方向的项目、实习或论文经历:智能辅助驾驶端到端、轨迹预测或规划决策,Diffusion、Flow Matching 等生成式模型,VLM、VLA、World Model,强化学习。

(4)具备良好的论文阅读、算法理解和实验复现能力。

(5)具备一定的数据处理和实验分析能力,能够根据模型结果定位问题并提出优化方案。

(6)对智能辅助驾驶端到端模型方向有兴趣,实习时间不少于 3 个月。

3. 加分项

(1)有一段式端到端智能辅助驾驶模型开发经验。

(2)有基于图像、导航信息和历史轨迹预测未来轨迹的相关经验。

(3)有 Diffusion、轨迹生成、视频生成或序列生成模型经验。

(4)有 DPO、GRPO 等强化学习或偏好优化训练经验。

(5)有智能辅助驾驶数据清洗、困难样本挖掘、数据配比或模型结果分析经验。

(6)有相关论文、开源项目或算法竞赛经历。

任职要求

2. 任职要求

(1)计算机、人工智能、自动化、车辆工程等相关专业,本科高年级、硕士或博士在读。

(2)熟练使用 Python,掌握 PyTorch,具备良好的代码实现和调试能力。

(3)具备深度学习模型训练经验,有以下任一方向的项目、实习或论文经历:智能辅助驾驶端到端、轨迹预测或规划决策,Diffusion、Flow Matching 等生成式模型,VLM、VLA、World Model,强化学习。

(4)具备良好的论文阅读、算法理解和实验复现能力。

(5)具备一定的数据处理和实验分析能力,能够根据模型结果定位问题并提出优化方案。

(6)对智能辅助驾驶端到端模型方向有兴趣,实习时间不少于 3 个月。

3. 加分项

(1)有一段式端到端智能辅助驾驶模型开发经验。

(2)有基于图像、导航信息和历史轨迹预测未来轨迹的相关经验。

(3)有 Diffusion、轨迹生成、视频生成或序列生成模型经验。

(4)有 DPO、GRPO 等强化学习或偏好优化训练经验。

(5)有智能辅助驾驶数据清洗、困难样本挖掘、数据配比或模型结果分析经验。

(6)有相关论文、开源项目或算法竞赛经历。

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