【上海自动驾驶舱泊VLA大模型工程师招聘】-猎头顾问上海招聘信息-猎聘

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职位介绍: 职位定位负责自动驾驶舱泊场景下VLA（Vision-Language-Action）大模型的核心算法研发与量产落地，构建从视觉感知、语言理解到决策规划的一体化端到端模型架构，重点突破APA/RPA/AVP/园区漫游等泊车场景下的智能化决策与行为生成难题。岗位职责 1. 模型架构设计：研究并实现前沿的VLM/VLA模型架构，针对泊车场景特性进行定制化设计，解决模型在车端算力受限条件下的实时推理问题；探索具备**模型记忆能力**的VLA架构，设计帧级与片段级双层级可学习记忆查询机制，支撑短时与长时驾驶情境的端到端传播与理解。 2. 模型训练与蒸馏：负责VLA大模型的预训练、监督微调（SFT）及后训练全流程。研究并应用**On-Policy Distillation（OPD）**等前沿蒸馏范式，通过专家教师模型提供密集的token级监督，在策略自生成轨迹上实现主动纠错与能力迁移，在保持预训练通用能力的同时高效注入泊车专有技能。推进蒸馏框架在舱泊场景中的适配与落地，打通“云上大模型 → 车端小模型”的能力传递通道。 3. 泊车场景能力迭代：负责VLA模型在APA、RPA、AVP、园区漫游等泊车功能中的算法迭代与性能提升，包括场景理解、轨迹预测、决策规划等模块的端到端优化。 4. 数据与评测体系建设：构建大规模、高质量的多模态泊车数据集，设计数据标注、清洗与增强pipeline；建立覆盖安全性、合规性、舒适性等多维度的模型评测体系，驱动模型持续进化。 5. 前沿技术探索：持续跟踪VLA、多模态大模型、端到端自动驾驶等领域的前沿进展，探索创新性技术方案，保持团队技术。任职要求 1. 计算机科学、人工智能、机器人或相关领域硕士及以上学历，博士优先。 2. 扎实的深度学习理论基础，深入理解Transformer、ViT、CLIP等主流架构，熟悉多模态融合与跨模态对齐技术。 3. 在以下至少一个领域有深入的研究或工程经验： - 视觉-语言模型（VLM）：图文理解、检索、生成等 - 视觉-语言-动作模型（VLA）：端到端驾驶、具身智能、机器人操控等 - 多模态大模型预训练、微调与后训练，模态对齐 4. 熟悉模型蒸馏技术，了解OPD、FPD等on-policy蒸馏范式，理解**反向KL散度**在稳定策略学习中的作用机理，有实际蒸馏项目经验者优先。 5. 了解VLA模型记忆增强机制，熟悉基于可学习记忆查询的记忆增强方法，或模型记忆压缩框架。 6. 熟练掌握Python，精通PyTorch，熟悉大规模分布式训练（FSDP/DeepSpeed/Megatron-LM等）。 7. 熟悉大模型全链路训练方法（预训练、SFT、RLHF/DPO等），具备多模态大模型实际训练经验者优先。 8. 在CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR/CoRL等顶级会议发表相关论文者优先。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：计算机软件,人工智能

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