智能辅助驾驶-数据挖掘模型研发实习生

职位描述

岗位职责

模型研发与探索

- 参与智能辅助驾驶视觉、多模态模型的训练、微调、蒸馏与优化；

- 探索 VLM / LLM / Embedding / Transformer 等模型在智能辅助驾驶场景中的应用；

- 针对具体智能辅助驾驶问题设计模型方案，探索小样本学习、预训练、迁移学习、对比学习等方法；

真实问题驱动的模型迭代

- 从真实车辆数据发现有价值的问题，根据问题提出数据、Loss、模型结构、训练策略等方面的改进方案，不断迭代收敛。

- 建立评测集和实验指标，系统验证模型效果。

数据 × 模型闭环

- 研究数据质量、数据分布、Hard Case、Long-tail 数据与模型效果之间的关系；

- 推动模型能力在真实智能辅助驾驶业务中的落地与迭代。

任职要求

岗位要求：

计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业，本科/硕/博士在读；

从事过 CNN / Transformer / LLM / VLM / Embedding 模型对齐或解决实际问题；

做过模型预训练、SFT、LoRA、蒸馏、对比学习等；

对模型方向有自己的理解，能利用PyTorch 等深度学习框架使用经验，能够独立完成模型训练和实验；

具备较强的问题分析能力，能够通过实验和数据验证自己的想法；

有科研项目、论文、开源项目或完整模型项目，Kaggle、竞赛或开源项目经历优先；