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北京 10年以上 硕士 招1人 8月5日更新
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牛女士 2天前在线 已认证
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职位介绍
战略职责 定义VLM/VLA专家全栈技术路线:统一车端 1B 初筛模型与云端 70B VLA 模型的架构基线,确保两者共享同一套 Vision Encoder(ViT-g/14)与 Projector,实现无缝蒸馏; 设计恶劣天气多模态融合框架:主导 WAMoE 架构落地,使模型在雨雾雪尘环境下自动聚焦可信模态(毫米波雷达穿透性 + 激光雷达精度 + 图像语义),通过自然语言指令动态切换感知策略; 建立 VLA 规划辅助标准:定义 Action/Meta-Action 的 token 空间、planning token 与 diffusion VAE 的接口规范,确保云端生成的轨迹语义可直接被车端解析执行; 设计数据飞轮 2.0:将车端 Trigger Event、云端精分类、世界模拟器 R2S2R 闭环串联为可量化的迭代系统。 全栈技术要求(必须全部满足) 云端训练:主导过 30B+ 多模态大模型完整训练周期,精通 MoE(专家并行/门控路由)、VLM(ViT + Q-Former + LLM)架构,熟悉 Megatron-LM / DeepSpeed 的 TP/PP/DP 组合策略; VLA 生成:有端到端自动驾驶或机器人 VLA(Vision-Language-Action)项目经验,理解 planning token、diffusion policy、轨迹生成与车辆动力学约束的耦合; 恶劣天气:深入理解 WAMoE 或类似可信模态融合机制,有跨模态对齐(图像/点云/文本统一查询表征)的论文或落地经验; 车端部署:熟悉地平线 J6P BPU 架构限制,能指导 1B 模型的算子融合与内存优化,确保 10Hz 初筛 + 100ms 场景描述达标; 数据闭环:有物理 AI 数据基础设施(非单纯生成模型)设计经验,理解 Real2Sim2Real 的数据流转。
其他信息
语言要求:不限
行业要求:科技推广服务

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更新时间:2026-08-14