1. 端到端模型的选型、设计、训练和优化，与团队协作完成模型的测试、验证和部署； 2. 构建数据标注和评测流程，并基于模型表现进行数据挖掘、数据清洗、数据配比等提升模型效果； 3. 分析路测数据中的corner场景，设计数据和模型等手段，提升该场景下模型表现并解决问题； 4. 利用数据增广、迁移学习、对比学习和强化学习等方法，提升数据利用效率，优化模型泛化能力； 5. 跟踪行业前沿技术，将创新性方案应用于实际项目。

任职资格： 1. 本科及以上学历，专业方向包括计算机、软件、自动化、模式识别等理工科，工作经验不小于1年； 2. 具备较强的编程能力，精通Python及C++语言，熟悉Docker容器化部署，有良好的编程习惯和标准化的代码风格； 3. 熟悉模型迭代的基础流程体系，有样本生成、数据挖掘、模型训练、量化部署等开发经验； 4. 熟悉UniAD、Pluto、Diffusion Planner等主流的端到端模型，至少有1个端到端模型的开发、优化和部署经验。 加分项： 1.具备数据驱动算法的研发能力，有端到端模型算法的开发和优化经验； 2. 熟悉端到端训练框架，联合训练和评测； 3. 踏实靠谱，具备良好的团队内及跨团队沟通能力。