智能辅助驾驶算法实习生（多模态大模型方向）

职位描述

岗位简介

我们正在招聘一位智能辅助驾驶算法方向的实习生，参与公司多模态大模型（Multimodal LLM）相关研发工作。你将与团队共同构建智能辅助驾驶领域的 CoT（Chain-of-Thought）数据集工具链、推进多模态感知与规划场景的大模型微调，并参与创新性算法研究与工程落地。

该岗位适合对智能辅助驾驶与大模型结合方向感兴趣、愿意参与前沿算法落地的硕士在读同学。

岗位职责

多模态大模型相关开发：参与构建智能辅助驾驶感知/预测/规划数据的 CoT 标注与生成工具链，推动数据闭环与高质量训练数据生产。

模型微调与优化：基于公司自研或开源 LLM（如 LLaMA/InternVL/Qwen 等），进行模型微调、对齐（SFT、DPO 等）与推理性能优化。

智能辅助驾驶算法探索：参与智能辅助驾驶多模态模型（视觉、激光雷达、bev、轨迹等）在大模型框架下的研究验证。

算法工程落地：协助完成模型训练、评估、部署等工程化工作，包括数据处理 pipeline、特征构建与实验分析。

前沿技术调研：跟踪智能辅助驾驶与 LLM 结合方向的最新研究成果，并推动实验验证。

任职要求

硕士研究生在读，计算机、人工智能、自动化、电子工程或相关专业。

熟悉深度学习基础，具有 Transformer / LLM / 多模态模型 的课程或项目经验。

有 大模型训练或微调经验（如 LoRA, PEFT, SFT, RLHF / DPO / GRPO 等）优先。

熟悉 PyTorch，具备良好的工程能力，能阅读与改写大模型相关代码。

对智能辅助驾驶算法（视觉感知、BEV、多模态融合、规划预测等）有基础了解者更佳。