德赛西威全球

【岗位职责】负责自动驾驶端到端模型的研发和落地，包括感知端到端、规划端到端和全链路端到端模型。开发端到端多任务高效训练和推理框架。开发感知规划端到端自动化标注系统、数据挖掘系统以及评测系统，形成高效的数据闭环，不断提升模型性能。参与自动驾驶前沿规控算法的研究与开发，聚焦强化学习、多模态融合、MCTS及VLA等决策规划中的创新应用。协助完成算法从理论原型到仿真验证的实现过程，参与搭建测试场景，收集并分析测试数据。跟踪ICRA、IROS、ITSC等顶会及前沿论文，梳理新技术与规控结合领域的技术脉络，提出创新性研究思路。配合团队构建算法训练所需的数据集，参与数据驱动模型的训练与优化，探索解决复杂场景规控问题的方案。参与工程化技术调研，辅助解决算法落地中的关键技术问题，积累实车应用相关经验。结合编译优化、并行计算优化、图优化和高效算子优化实现智驾模型在车端的极致性能。负责多模态大模型在嵌入式端的优化及推理引擎开发。针对pytorch和cuda的训练任务，进行算子和系统级优化，提高训练和推理效率。负责自动驾驶AI算法的在车载计算平台的部署优化，包括端到端模型，以及其他基于CNN或Transformer的算法。参与车载领域端云一体AI产品体系的技术方案设计与能力打造。从事车载智能交互系统中涉及的包括大模型等AI模型相关技术的研究和应用，包括但不限于对话系统、AIGC、多模态交互等。从事车载领域

【任职要求】无明确学历、技能、经验等硬性要求。

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