主分类：机器人与自动驾驶算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "端到端具身智能规控专家 - 火山引擎",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
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"company": {
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"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"responsibilities": "团队介绍：火山引擎是字节跳动旗下云和AI服务平台，将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业，通过云和AI技术，推进企业智能化转型，激发增长潜能。\n\n1、负责端到端VLA模型的实体智能体规控链路落地，完成模型推理输出到移动底盘、执行机构控制指令的全链路适配与工程化，打通端侧部署、真机调试完整流程；\n2、主导规划控制算法的真机集成与性能优化，保障端到端具身系统的实时性、稳定性与运动柔顺性，持续打磨规控算法的实体运行表现与场景操作精度；\n3、对接模型训练与部署团队，推进模型蒸馏量化后的端侧适配、效果对齐与真机调优，解决端侧部署中的精度损失、时延管控、硬件兼容性等问题；\n4、搭建规控模块评测与回归体系，定位并解决仿真、真机场景中的规控类问题，驱动算法迭代闭环，持续提升复杂场景下的系统表现；\n5、参与规控接口定义、执行器与底盘交互协议设计，支撑项目从Demo验证到规模化落地的全周期推进，沉淀通用规控技术能力。",
"requirements_text": "1、3年以上自动驾驶规划控制算法研发经验，具备一段式端到端智驾系统量产落地经验；\n2、深度理解Planning/Control/Prediction/Behavior Policy等模块，熟悉轨迹规划、优化控制、车辆运动学/动力学建模等方法；\n3、熟悉模仿学习、强化学习、世界模型等端到端技术路线，理解模型训练、蒸馏量化到车端部署的完整流程；\n4、理解横向/纵向控制算法，有车规级底盘控制对接与实车调优经验；\n5、熟练掌握C/C++/Python，熟悉ROS/Autoware等智驾软件栈，有主流车规芯片部署与优化经验。",
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"Python",
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"fulltext": "端到端具身智能规控专家 - 火山引擎\n职位描述\n团队介绍：火山引擎是字节跳动旗下云和AI服务平台，将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业，通过云和AI技术，推进企业智能化转型，激发增长潜能。\n\n1、负责端到端VLA模型的实体智能体规控链路落地，完成模型推理输出到移动底盘、执行机构控制指令的全链路适配与工程化，打通端侧部署、真机调试完整流程；\n2、主导规划控制算法的真机集成与性能优化，保障端到端具身系统的实时性、稳定性与运动柔顺性，持续打磨规控算法的实体运行表现与场景操作精度；\n3、对接模型训练与部署团队，推进模型蒸馏量化后的端侧适配、效果对齐与真机调优，解决端侧部署中的精度损失、时延管控、硬件兼容性等问题；\n4、搭建规控模块评测与回归体系，定位并解决仿真、真机场景中的规控类问题，驱动算法迭代闭环，持续提升复杂场景下的系统表现；\n5、参与规控接口定义、执行器与底盘交互协议设计，支撑项目从Demo验证到规模化落地的全周期推进，沉淀通用规控技术能力。\n\n职位要求\n1、3年以上自动驾驶规划控制算法研发经验，具备一段式端到端智驾系统量产落地经验；\n2、深度理解Planning/Control/Prediction/Behavior Policy等模块，熟悉轨迹规划、优化控制、车辆运动学/动力学建模等方法；\n3、熟悉模仿学习、强化学习、世界模型等端到端技术路线，理解模型训练、蒸馏量化到车端部署的完整流程；\n4、理解横向/纵向控制算法，有车规级底盘控制对接与实车调优经验；\n5、熟练掌握C/C++/Python，熟悉ROS/Autoware等智驾软件栈，有主流车规芯片部署与优化经验。\n团队介绍：火山引擎是字节跳动旗下云和AI服务平台，将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业，通过云和AI技术，推进企业智能化转型，激发增长潜能。\n\n1、负责端到端VLA模型的实体智能体规控链路落地，完成模型推理输出到移动底盘、执行机构控制指令的全链路适配与工程化，打通端侧部署、真机调试完整流程；\n2、主导规划控制算法的真机集成与性能优化，保障端到端具身系统的实时性、稳定性与运动柔顺性，持续打磨规控算法的实体运行表现与场景操作精度；\n3、对接模型训练与部署团队，推进模型蒸馏量化后的端侧适配、效果对齐与真机调优，解决端侧部署中的精度损失、时延管控、硬件兼容性等问题；\n4、搭建规控模块评测与回归体系，定位并解决仿真、真机场景中的规控类问题，驱动算法迭代闭环，持续提升复杂场景下的系统表现；\n5、参与规控接口定义、执行器与底盘交互协议设计，支撑项目从Demo验证到规模化落地的全周期推进，沉淀通用规控技术能力。\n1、3年以上自动驾驶规划控制算法研发经验，具备一段式端到端智驾系统量产落地经验；\n2、深度理解Planning/Control/Prediction/Behavior Policy等模块，熟悉轨迹规划、优化控制、车辆运动学/动力学建模等方法；\n3、熟悉模仿学习、强化学习、世界模型等端到端技术路线，理解模型训练、蒸馏量化到车端部署的完整流程；\n4、理解横向/纵向控制算法，有车规级底盘控制对接与实车调优经验；\n5、熟练掌握C/C++/Python，熟悉ROS/Autoware等智驾软件栈，有主流车规芯片部署与优化经验。",
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