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工作内容 一、模型研发与算法设计 1、负责自动驾驶场景下基于BEV、时序感知信息的端到端大模型行为预测研发，包括轨迹预测、多主体交互建模、意图理解等核心模块设计与优化。 2、基于Transformer、Diffusion、Graph等主流架构，设计适用于自动驾驶场景的行为预测大模型，提升预测精度、泛化能力与鲁棒性。 3、建立融合时序图像、激光雷达、地图、运动学信息的多模态输入机制，实现对动态交通环境的语义理解和建模。 4、设计与决策规划模块的对接接口，实现从预测到决策的端到端联动，提高系统闭环性能与响应效率。 5、构建高效的大规模训练框架，设计行为预测专用的评估指标与benchmark体系，支持在线/离线评测。 6、跟踪端到端大模型、世界模型、Diffusion模型等前沿技术，探索其在行为预测中的落地路径。 二、技术规划与落地（专家需要） 1、制定长期技术路线图，推动跨领域的协同开发。 2、主导算法在量产项目中的工程化落地，包括性能调优、硬件适配（如车规级芯片）与实时性保障。 三、团队管理（专家需要） 1、组建并带领算法团队，负责技术方向把控、代码审查与人才培养。 2、跨部门协作（如系统工程师、测试团队），推动技术方案的全流程验证与迭代。 要求： 1、学历与专业 -硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、车辆工程等相关专业。 -博士或顶会（CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR）论文发表者优先。 2、专业技能 -扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉常见时序建模方法，有自动驾驶行为预测或轨迹预测相关经验优先。 -熟悉多模态融合方法，对感知与地图信息有良好建模理解， 有大规模深度学习模型的设计、训练、优化经验，熟悉端到端建模范式优先。 -具备良好的系统化思维和工程能力，能与感知、决策、系统集成团队高效协作，推动模型落地，有大模型训练平台使用经验（如DeepSpeed、FSDP、Megatron等）者优先。 3、编程与工具链 -熟练使用Python/C++，掌握PyTorch/TensorFlow，熟悉ROS/ROS2、DDS等中间件。 -有数据管线构建、分布式训练、推理优化等经验者优先。 4. 其他能力 -具备优秀的逻辑思维与问题拆解能力，能独立承担复杂技术任务。 -良好的英语文献阅读能力，对技术有强烈热情和创新意识。

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