自动驾驶模型评估算法工程师 40-70k·15薪
北京-海淀区 2年以上 统招本科 招1人 8月14日更新
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南先生 2天前在线 已认证
高级招聘经理 · 滴滴
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职位介绍
【职位介绍】 端到端WLA(World-Language-Action)将世界模型、语义推理与动作控制整合为一体化架构,让模型从"感知"走向"认知"。当模型开始理解世界并自主决策,评估体系需要回答:模型的语义推理对不对?世界理解准不准?动作输出安全吗? WLA评估团队负责构建端到端模型的评测体系——从多模态对齐到安全性,从语义合理性到长尾泛化,用系统化的评估方法驱动模型迭代。期待你加入,一起定义"好模型"的尺子。 【工作职责】 1、开环评估体系: 设计WLA端到端模型的评估指标,包括决策合理性,驾驶安全性,舒适性和效率等指标; 搭建自动化评测管线,支持模型迭代的快速回归验证 2、评测数据建设: 从海量路采数据中筛选高价值长尾场景(特种车辆、非标障碍物、临时交通管制、施工绕行等),构建分级评测数据集,量化场景覆盖度; 利用VLM/WLA模型自动化生成场景语义标签和行为标注,驾驶行为评估等,建立校验机制保障标注质量; 3、归因分析: 对模型失败case进行多维度归因:视觉感知错误?语义推理偏差?动作生成问题?建立从case到模块的逆向诊断链路; 定期输出模型能力画像和缺陷分布,为模型迭代和数据策略提供量化依据; 4、前沿探索: 跟踪行业WLA/世界模型评估前沿,探索基于世界模型的对抗评估等新型评估手段; 参与世界模型预研,支持闭环仿真迭代; 【职位要求】 1、必备条件: 2年以上自动驾驶感知/预测/规划或模型评估经验,熟悉端到端自动驾驶技术架构(BEV→端到端→WLA/世界模型的演进路线); 精通Python和C++,具备扎实的数据处理和统计分析经验; 熟悉主流自动驾驶数据集和评测协议(nuScenes、Waymo Open Dataset、NAVSIM等); 能从case出发逆向定位模型问题,对"模型为什么会犯错"有强烈好奇心; 2、优先条件: 深度参与过千万clips级别的端到端/WLA模型训练或评测项目; 熟悉多模态大模型架构,了解跨模态对齐和思维链推理在自动驾驶中的应用; 在CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/CoRL等发表过相关论文者优先;
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行业要求:全部行业

公司简介

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更新时间:2026-08-14