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岗位职责 1.世界动作模型研发:构建并优化自动驾驶隐空间世界模型,基于真实路测时序数据学习 Latent 状态转移与环境动力学。 2.端到端规划与策略:探索 World Model 与 Policy 的结合方式,把世界模型作为环境先验,提升端到端规划在长时程、复杂交互场景下的表现。 3.数据-模型闭环工程:搭建数据、训练、评估、交付的模块化产线,负责多源传感器特征融合、Ego-Action 与环境状态对齐、海量数据清洗与处理。 4.性能优化与验证:在闭环仿真环境中完成模型评估,定位策略或底层性能瓶颈,推动工程落地。 任职要求 计算机科学 / 人工智能 / 自动化 / 机器人等相关专业,硕士或博士在读。 精通 Python/C++,熟练使用 PyTorch;熟悉 Linux 与 Git,具备扎实的工程实现与代码组织能力。 熟悉时序序列建模与主流架构,对端到端自动驾驶规划、模仿学习(IL)或强化学习(RL)有深入理解。 动手能力强,能独立完成「数据预处理 → 分布式训练 → 性能调优」全流程,具备系统性 Debug 经验。 加分项 有 Diffusion Policy、Drifting Policy 等动作策略的实际项目经验。 熟悉高维隐空间表征学习、状态空间模型(SSM),或 Consistency Models 等高效采样加速方法。 ACM / RoboMaster 等编程或机器人竞赛获奖。 熟悉自动驾驶评测体系,有闭环仿真大规模并行训练经验;或在 CVPR / ICCV / NeurIPS / ICLR / CoRL 等顶会发表过相关工作。
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