1. 参与跨模态大模型在自动驾驶产业中的研发落地，如：大模型微调、端到端自动驾驶建模，以及开放场景下的目标检测/识别技术等；
2. 负责优化和提升大模型在智驾中的业务效果，包括：数据质量优化、大模型的封装、推理加速、模型指令微调和策略迭代等，持续提高算法的效率和性能；
3. 探索多模态大模型的前沿领域研究，包括但不限于数据建设、模型压缩、图像/视频内容生成、Scaling Law、RLHF等工作。
1. 计算机科学、人工智能领域，具有扎实的深度学习、计算机视觉/自然语言处理基础；
2. 具有优秀的编程能力，熟悉PyTorch、Tensorflow等深度学习框架，能熟练进行模型研发和测试；
3. 具备多模态大模型经验，熟悉主流大模型（如CLIP、grounding DINO、GPT-4V等）的原理、性能表现及其差异，能够根据实际问题改造和优化算法；
4. 具备一定的科研能力，能够承担科研探索工作和先进技术落地推进工作。
具备以下条件优先
1.有训练过端到端自动驾驶模型的经验；
2.在设计、训练、评估和部署机器学习模型（尤其是多模态大模型）方面有深刻的理解；
3. 在NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR等会议或期刊上发表过论文；
4. 获得过国际或国内赛事奖项者。
2. 负责优化和提升大模型在智驾中的业务效果，包括：数据质量优化、大模型的封装、推理加速、模型指令微调和策略迭代等，持续提高算法的效率和性能；
3. 探索多模态大模型的前沿领域研究，包括但不限于数据建设、模型压缩、图像/视频内容生成、Scaling Law、RLHF等工作。
1. 计算机科学、人工智能领域，具有扎实的深度学习、计算机视觉/自然语言处理基础；
2. 具有优秀的编程能力，熟悉PyTorch、Tensorflow等深度学习框架，能熟练进行模型研发和测试；
3. 具备多模态大模型经验，熟悉主流大模型（如CLIP、grounding DINO、GPT-4V等）的原理、性能表现及其差异，能够根据实际问题改造和优化算法；
4. 具备一定的科研能力，能够承担科研探索工作和先进技术落地推进工作。
具备以下条件优先
1.有训练过端到端自动驾驶模型的经验；
2.在设计、训练、评估和部署机器学习模型（尤其是多模态大模型）方面有深刻的理解；
3. 在NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR等会议或期刊上发表过论文；
4. 获得过国际或国内赛事奖项者。
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