Algorithm Expert 算法专家

该职位来源于猎聘 主要职责

• 端到端模型设计与创新：领导下一代端到端自动驾驶模型的架构设计、实现与优化，涵盖从感知、预测、决策到规划的全栈流程。
• 生成式AI探索：基于前沿生成式技术（包括VLM/VLA（视觉-语言/动作模型）、LLM（大型语言模型）及扩散模型）开发并实现端到端算法解决方案。
• 推理优化与部署：主导模型推理加速及性能优化工作。针对嵌入式平台制定模型轻量化策略，以解决实际应用中的高延迟及计算瓶颈问题。
• 数据引擎与评估：参与自动化数据管道的开发，并建立稳健的模型评估指标。通过闭环数据挖掘，持续迭代并提升端到端模型性能。
• 跨职能协作：与系统架构师及嵌入式工程团队紧密协作，确保模型的无缝集成与部署。解决实际性能问题，并在实际路测中持续提升模型效能。
• 前沿技术研究：始终站在大规模模型和强化学习（RL）的前沿。探索这些先进技术在商用车驾驶场景中的迁移与应用。 资格与要求
• 学历：计算机科学、人工智能、信息工程、电子工程、机器人学或相关领域的硕士或博士学位。
• 经验：
• 3年以上深度学习算法开发实战经验，具备自动驾驶或机器人行业经验者优先。
• 在AI/CV会议（CVPR、ICCV、NeurIPS等）上拥有丰富的论文发表记录，或在相关开源项目中取得过显著成就者优先。
• 技术专长：
• 精通 Python 和 C++，并在 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架方面拥有丰富的实践经验。
• 对感知、预测以及规划/控制领域的主流算法有深入的理解。
• 扎实掌握模仿学习（IL）和强化学习（RL）原理。
• 在模型推理优化方面经验丰富，包括模型压缩技术（剪枝、知识蒸馏）和量化（INT8/FP16）。熟悉 TensorRT、ONNX Runtime 或 vLLM 等高性能推理框架者优先。
• 问题解决能力：具备出色的逻辑思维能力、系统化的问题解决能力，以及扎实的数据结构和算法基础。对自动驾驶技术充满热情