1.负责端到端自动驾驶大模型的设计、实现与迭代，整合感知、预测、规划与决策模块，提升系统整体性能与泛化能力。 2.负责大规模自动驾驶数据集的构建、清洗与增强，设计数据驱动的训练框架，提升模型数据利用效率和场景覆盖度。 3.负责应用深度学习、强化学习等前沿技术，持续优化模型架构与训练策略，提升在复杂动态交通环境中的理解和应对能力。 4.负责跟踪端到端自动驾驶及相关AI领域最新进展，推进新技术在模型中的落地与应用验证。

1.硕士及以上学历，计算机、软件工程、机器人、自动化、人工智能等相关专业。应届生：相关方向优秀博士可以考虑，其他不考虑3年以上深度学习/自动驾驶算法研发经验，具备端到端模型或相关模块（感知、预测、规划、决策等）的实际项目经历。 2.扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉常见的网络架构和训练优化方法；了解强化学习、序列建模、多模态融合等相关技术。熟练掌握Python和至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。 3.具备良好的工程实现和调试能力。具备较强的分析问题和解决问题的能力，对自动驾驶技术落地有强烈兴趣和自驱力。3、加分项：在顶级会议（CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR、ICRA、IROS等）发表过自动驾驶、计算机视觉、机器人规划与控制等相关论文。有基于自动驾驶数据集构建、仿真平台开发或真实路测模型迭代经验。 4.熟悉自动驾驶系统架构，具备感知、预测、规划等模块的协同开发或端到端调优经验。在相关竞赛、开源项目中表现突出，或具有高质量技术博客、专利等成果。