世界模型端到端算法实习生

职位描述

参与蔚来智能辅助驾驶端到端（End-to-End）模型的研发与系统优化，设计并验证基于强化学习的策略与训练方案，探索世界模型（World Model）在仿真环境构建与驾驶策略训练中的应用潜力。

跟进端到端智能辅助驾驶、大语言模型（LLM）、强化学习与世界建模等前沿技术，推动算法在实际行车场景中的落地与持续迭代。

协助完成模型部署、仿真测试及真实道路场景下的算法评估与优化，推动技术从研发到产品的全链路闭环。

任职要求

学历背景：

计算机科学、人工智能、自动化、电子工程等相关专业硕士或博士在读。

技术能力：

熟练掌握 Python/C++，具备 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架的实际开发经验。

熟悉深度强化学习主流算法（如 DQN、DDPG、SAC、PPO、GRPO 等），有相关项目或研究经验者优先。

了解智能辅助驾驶关键算法（如轨迹预测、行为决策、运动规划等），具备端到端智能辅助驾驶、规划控制或世界模型相关项目经验者优先。

其他要求：

对智能辅助驾驶技术充满热情，具备优秀的逻辑思维和系统性问题解决能力。

可保证每周至少全职工作 4 天，实习期不少于 6 个月。