大模型训练框架研发工程师(智能辅助驾驶方向)
岗位信息
| 招聘单位 | 蔚来 |
|---|---|
| 工作地点 | 上海 |
| 经验要求 | 5 |
| 官方更新时间 | 2026-07-17 10:12:51 |
职位描述
蔚来汽车智能辅助驾驶研发部从平台、架构、工程、算法到运营,建立行业领先的智能辅助驾驶技术自研体系;通过自研AI大模型化技术架构,兼顾单车智能和群体智能,已实现换电、泊车、高速和城区场景的全覆盖。行业唯一大模型化的智能安全辅助系统,也是唯一被行业头部保险公司认证的智能安全。
团队在AI驱动的智能辅助驾驶领域拥有长期愿景与决心,研究方向涵盖多模态感知、视觉基模、世界模型、认知计算、人机交互、低速功能等,通过领域协作与持续创新,推动AI技术从实验室走向产业实践,为智能辅助驾驶到物理AI提供高精度、高可靠、高安全的技术支撑。
工作职责:
负责大模型训练框架的开发、优化、跟踪大模型训练优化前沿技术,并将其应用于智能辅助驾驶大模型的训练;
负责智能辅助驾驶模型训练相关的资源及效率优化,深入分析大模型训练瓶颈,从数据处理、模型计算、多机通信、显存优化等多角度全链条开展优化;
负责探索并落地 AI Agent 在大模型训练优化中的应用,面向智能辅助驾驶场景构建自动化训练优化能力,包括超参数调优、训练过程监控、异常诊断、性能瓶颈分析与优化建议生成、代码生成合并、评测 Harness等;
负责模型训练稳定性工具建设,能在模型训练异常时,通过监控指标及时发现问题原因并解决;
从计算专业角度,赋能算法,影响算法设计硬件友好的模型结构。
任职要求
计算机、人工智能等相关专业,硕士及以上学历;
熟悉深度学习训练流程,精通Pytorch框架,了解常见模型结构及训练原理;
熟练掌握python/C++编程语言,具备扎实的代码能力和数据结构基础;
了解常见的深度学习视觉或语言模型;
有良好的沟通能力,具有强烈的责任心和团队合作精神;
熟悉CUDA kernel/Triton/TileLang研发和优化的优先;
熟悉Linux编程,有多线程、内存管理、网络通信等底层经验者优先。
提示:投递请认准招聘单位官方招聘官网,谨防中介收费。