1. 负责端到端智驾大模型技术路线规划与架构设计，基于Transformer/VLA/VLM等技术，构建覆盖感知、决策、规划、控制的一体化模型，包括需求分析、架构设计、模型训练与迭代优化； 2. 负责智驾大模型训练全流程管控，包括数据筛选、预处理、标注策略设计，以及训练框架优化、超参数调优、模型压缩与量化； 3. 参与智驾BEV、OCC、VLN/VLM/VLA模型的设计与开发，并设定义和设计模型训练所需的数据集，指导多模态数据标注工作； 4. 攻克复杂场景下的技术瓶颈，如极端天气 / 遮挡场景的泛化能力、动态障碍物交互决策、控制指令平滑性等，提升端到端系统的安全性与用户体验； 5. 推动大模型工程化落地，适配智驾计算平台，优化模型推理速度与算力占用，解决实时性、延迟等量产核心问题；

1、计算机、自动化等相关专业硕士及以上学历，5年 + 深度学习感知算法研发经验，熟悉自驾、具身机器人的端到端模型（如 Transformer/CNN-based E2E、VLN框架）； 2、精通 PyTorch/TensorFlow 等框架，精通C++/Python开发语言及主要开发工具和平台，能独立完成多模态感知模型的训练、调优与部署全流程； 3、掌握模型工程化关键技术（精度提升、压缩、量化、推理优化），有端侧 / 边缘端感知模型落地经验者优先； 4、有自动驾驶、具身智能机器人（激光雷达 / 摄像头感知）多模态大模型项目经验者优先; 5、具备良好的问题解决能力、跨团队沟通能力，能快速响应业务需求，跟进技术迭代。