1. 基础模型 -构建自动驾驶统一模型底座，研发多模态主干结构和子任务；模型蒸馏与轻量化； -结合语言对齐、生成式自监督、半监督等技术，研发大规模预训练，提升复杂场景下的泛化能力与鲁棒性； 2. 数据与模型迭代 -结合3D几何及重建等技术，建设数据自动化产线-设计并实现多阶段预训练-后训练的流程建设与数据使用策略。 1. 计算机科学、电子信息、自动化、车辆工程等相关专业全日制硕士及以上学历，研究方向聚焦计算机视觉、深度学习、机器人等领域； 2. 熟悉主流深度学习框架，精通模型训练、调优及部署全流程； 3. 具备大模型（如Transformer、多模态融合模型等）研发经验，熟悉分布式训练、混合精度加速等技术； 4. 扎实的编程功底，熟练掌握Python/C++，具备高性能代码优化与复杂系统开发能力； 5. 对自动驾驶技术有强烈热情，具备优秀的学习能力与技术敏锐度； 6. 在CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML等顶会或顶级期刊发表过一作论文者优先； 7. 有自动驾驶、机器人或AI大模型相关项目实践经验者优先； 8. 熟悉大规模数据处理工具，有大规模分布式模型训练(千卡以上)经验者优先。 招聘部门：自动驾驶技术部 招聘对象：面向全球2027届毕业生，毕业时间在2026年9月1日到2027年8月31日之间