北京、上海、苏州、深圳、广州Full TimePosted Today
端到端大模型算法工程师(Mstar)Mstar北京、上海、苏州、深圳、广州Mstar计划职位描述1. 参与端到端自动驾驶大模型的架构设计与核心算法研究，整合感知、预测与规划模块，推动模型整体性能持续提升；
2. 基于Transformer、VLM等主流架构，探索感知-规划一体化建模方法，提升模型在复杂、长尾驾驶场景下的泛化与鲁棒性；
3. 结合Momenta海量量产路测数据，设计数据闭环驱动的训练策略，构建高质量数据集，加速模型迭代；
4. 追踪自动驾驶和人工智能领域等相关领域最新研究进展，探索前沿技术在端到端驾驶模型中的落地应用。
5. 基于端到端大模型，进行世界模型算法预研，提升端到端模型效果和泛化性。职位要求1. 计算机、人工智能、自动化等相关专业硕士/博士应届毕业生；
2. 扎实的深度学习基础，熟悉Transformer、ViT、LLM等主流模型架构；
3. 具备VLM或VLA方向的研究或工程经验，理解视觉-语言对齐、多模态建模等核心技术；
4. 了解强化学习基本原理（PPO、GRPO 等），有RL在决策或控制任务中应用经验者优先；
5. 熟练掌握Python及PyTorch等主流训练框架，具备独立复现论文与工程化落地能力；
6. 在 CV、多模态或自动驾驶相关方向有研究或实习经历，有顶会论文（CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR 等）者优先。
加分项：
1. 有端到端自动驾驶、BEV 感知、运动预测或规划相关研究/工程经验；
2. 了解强化学习、世界模型或生成式方法在驾驶场景中的应用；
3. 有大规模分布式训练经验（Megatron-LM、DeepSpeed、vLLM 等）。投递