自动驾驶行为预测大模型算法工程师/专家（北京、上海、广州）

10-18万

上海普陀区
5-10年
硕士
全职
招5人

职位描述

C++PythonPyTorch自动驾驶

一、模型研发与算法设计
1、负责自动驾驶场景下基于BEV、时序感知信息的端到端大模型行为预测研发，包括轨迹预测、多主体交互建模、意图理解等核心模块设计与优化。
2、基于Transformer、Diffusion、Graph等主流架构，设计适用于自动驾驶场景的行为预测大模型，提升预测精度、泛化能力与鲁棒性。
3、建立融合时序图像、激光雷达、地图、运动学信息的多模态输入机制，实现对动态交通环境的语义理解和建模。
4、设计与决策规划模块的对接接口，实现从预测到决策的端到端联动，提高系统闭环性能与响应效率。
5、构建高效的大规模训练框架，设计行为预测专用的评估指标与benchmark体系，支持在线/离线评测。
6、跟踪端到端大模型、世界模型、Diffusion模型等前沿技术，探索其在行为预测中的落地路径。
二、技术规划与落地（专家需要）
1、制定长期技术路线图，推动跨领域的协同开发。
2、主导算法在量产项目中的工程化落地，包括性能调优、硬件适配（如车规级芯片）与实时性保障。
三、团队管理（专家需要）
1、组建并带领算法团队，负责技术方向把控、代码审查与人才培养。
2、跨部门协作（如系统工程师、测试团队），推动技术方案的全流程验证与迭代。

教育背景：硕士以上学历（不限学校层级），性别年龄不限
专业要求（次）：计算机、电子工程、自动化、人工智能等相关专业
学历+学位证书：双证必备
工作地址：广州总部、北京（筹备中）、上海（筹备中）均可
工作经验要求：3年以上（只看自动驾驶量产车/产品经验）
-博士或顶会（CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR）论文发表者优先。
1、专业技能
-扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉常见时序建模方法，有自动驾驶行为预测或轨迹预测相关经验优先。
-熟悉多模态融合方法，对感知与地图信息有良好建模理解，有大规模深度学习模型的设计、训练、优化经验，熟悉端到端建模范式优先。
-具备良好的系统化思维和工程能力，能与感知、决策、系统集成团队高效协作，推动模型落地，有大模型训练平台使用经验（如DeepSpeed、FSDP、Megatron等）者优先。
2、编程与工具链
-熟练使用Python/C++，掌握PyTorch/TensorFlow，熟悉ROS/ROS2、DDS等中间件。
-有数据管线构建、分布式训练、推理优化等经验者优先。
3、其他能力
-具备优秀的逻辑思维与问题拆解能力，能独立承担复杂技术任务。
-良好的英语文献阅读能力，对技术有强烈热情和创新意识。

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