智能辅助驾驶端到端算法开发实习生

智能辅助驾驶端到端算法开发实习生

上海实习数字技术 - 算法职位 ID：A49243

职位描述

1. 工作内容（1）参与一段式端到端智能辅助驾驶模型的设计、开发与实验，理解基于自回归（AR）或 Diffusion 架构的端到端轨迹生成与决策建模原理。（2）负责模型训练、调参、评估与迭代，分析模型在不同驾驶场景下的表现并持续优化。（3）参与智能辅助驾驶数据处理，包括数据清洗、场景分类、困难样本挖掘、数据配比及训练集构建。（4）结合模型输出、评测指标和可视化结果进行问题分析，从模型结构、训练策略和数据分布等方面提出改进方案。（5）跟进并复现端到端智能辅助驾驶、轨迹预测、规划决策、生成式模型及强化学习等相关方向的前沿论文。2. 任职要求（1）计算机、人工智能、自动化、车辆工程等相关专业，本科高年级、硕士或博士在读。（2）熟练使用 Python，掌握 PyTorch，具备良好的代码实现和调试能力。（3）具备深度学习模型训练经验，有以下任一方向的项目、实习或论文经历：智能辅助驾驶端到端、轨迹预测或规划决策，Diffusion、Flow Matching 等生成式模型，VLM、VLA、World Model，强化学习。（4）具备良好的论文阅读、算法理解和实验复现能力。（5）具备一定的数据处理和实验分析能力，能够根据模型结果定位问题并提出优化方案。（6）对智能辅助驾驶端到端模型方向有兴趣，实习时间不少于 3 个月。3. 加分项（1）有一段式端到端智能辅助驾驶模型开发经验。（2）有基于图像、导航信息和历史轨迹预测未来轨迹的相关经验。（3）有 Diffusion、轨迹生成、视频生成或序列生成模型经验。（4）有 DPO、GRPO 等强化学习或偏好优化训练经验。（5）有智能辅助驾驶数据清洗、困难样本挖掘、数据配比或模型结果分析经验。（6）有相关论文、开源项目或算法竞赛经历。

职位要求

2. 任职要求（1）计算机、人工智能、自动化、车辆工程等相关专业，本科高年级、硕士或博士在读。（2）熟练使用 Python，掌握 PyTorch，具备良好的代码实现和调试能力。（3）具备深度学习模型训练经验，有以下任一方向的项目、实习或论文经历：智能辅助驾驶端到端、轨迹预测或规划决策，Diffusion、Flow Matching 等生成式模型，VLM、VLA、World Model，强化学习。（4）具备良好的论文阅读、算法理解和实验复现能力。（5）具备一定的数据处理和实验分析能力，能够根据模型结果定位问题并提出优化方案。（6）对智能辅助驾驶端到端模型方向有兴趣，实习时间不少于 3 个月。3. 加分项（1）有一段式端到端智能辅助驾驶模型开发经验。（2）有基于图像、导航信息和历史轨迹预测未来轨迹的相关经验。（3）有 Diffusion、轨迹生成、视频生成或序列生成模型经验。（4）有 DPO、GRPO 等强化学习或偏好优化训练经验。（5）有智能辅助驾驶数据清洗、困难样本挖掘、数据配比或模型结果分析经验。（6）有相关论文、开源项目或算法竞赛经历。

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