JD数据
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"job": {
"job_title": "VLA算法工程师",
"job_level": "",AI生成
"work_category": "",AI生成
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"location": "广州",
"work_mode": "",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "凡拓数创",
"company_industry": "广告/公关/会展",
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"compensation": {
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"requirements": {
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"degree": "硕士",
"language": "",AI生成
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"responsibilities": "",
"requirements_text": "发表算法相关优秀论文\nC/C++\n算法工程化经验\n强化学习\n参加算法相关竞赛/获奖\n优秀开源项目经历\n\n毕业时间：2027年\n\n硕博同招！！！\n工作职责\n（1）前沿研究与探索：紧密跟踪并深入研究多模态大模型、生成式模型的最新进展。并探索和验证将这些前沿技术应⽤于⾃动驾驶和机器⼈领域的可能性。\n（2）VLA模型设计与训练：主导或参与设计面向自动驾驶场景或者机器⼈的VLA大模型，通过将模仿学习和强化学习范式与大模型相结合，使其能够理解周边的三维场景以及人类指令，并输出安全、拟人化的行为决策。\n（3）世界模型与闭环仿真：研究和构建能够进行时空预测的“世界模型”作为仿真器，将大模型智能体与仿真器深度结合，从而构建一个可以安全、高效地进行虚拟测试和迭代的闭环仿真环境。\n（4）数据驱动与数据闭环：构建高效、可扩展的数据闭环系统。从海量真实数据中自动挖掘高价值的困难场景，长尾场景等，同时保证数据分布的多样性与均衡性。\n任职资格\n1. 学历与基础： 计算机科学、人工智能、机器人学或相关领域的硕士及以上学历，具备良好的编程能力，精通 Python 及至常用深度学习框架，并对框架底层实现有一定了解。\n2. 专业领域经验（至少精通以下一项）：\na. 多模态大模型 / VLA模型： 拥有实际训练、微调或应用VLA模型以及多模态大模型框架的经验。理解多模态数据融合、对齐和协同的关键技术。\nb. 生成式模型与世界模型： 熟悉并实践过基于Diffusion Models/自回归的时序生成模型，特别是在自动驾驶，机器人等对数据时空一致性有高要求的任务上有成功应用经验。\nc. 端到端决策模型： 在模仿学习或强化学习领域有深入研究，最好有将二者应用在端到端自动驾驶/机器人模型的相关项目经验。\n3. 工程能力：具备优秀的学术或工程背景，展现出快速跟进、复现并改进领域内最新研究成果的能力。\n4. 具有丰富的自动驾驶项目开发与落地经验。\n加分项：\n1. 在人工智能顶级国际会议/期刊上发表过论文：（如CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR/ICML/TPAMI等）；",
"skills": [AI生成
"C/C++",
"Python",
"强化学习",
"模仿学习",
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"生成式模型",
"Diffusion Models"
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"fulltext": "发表算法相关优秀论文\nC/C++\n算法工程化经验\n强化学习\n参加算法相关竞赛/获奖\n优秀开源项目经历\n\n毕业时间：2027年\n\n硕博同招！！！\n工作职责\n（1）前沿研究与探索：紧密跟踪并深入研究多模态大模型、生成式模型的最新进展。并探索和验证将这些前沿技术应⽤于⾃动驾驶和机器⼈领域的可能性。\n（2）VLA模型设计与训练：主导或参与设计面向自动驾驶场景或者机器⼈的VLA大模型，通过将模仿学习和强化学习范式与大模型相结合，使其能够理解周边的三维场景以及人类指令，并输出安全、拟人化的行为决策。\n（3）世界模型与闭环仿真：研究和构建能够进行时空预测的“世界模型”作为仿真器，将大模型智能体与仿真器深度结合，从而构建一个可以安全、高效地进行虚拟测试和迭代的闭环仿真环境。\n（4）数据驱动与数据闭环：构建高效、可扩展的数据闭环系统。从海量真实数据中自动挖掘高价值的困难场景，长尾场景等，同时保证数据分布的多样性与均衡性。\n任职资格\n1. 学历与基础： 计算机科学、人工智能、机器人学或相关领域的硕士及以上学历，具备良好的编程能力，精通 Python 及至常用深度学习框架，并对框架底层实现有一定了解。\n2. 专业领域经验（至少精通以下一项）：\na. 多模态大模型 / VLA模型： 拥有实际训练、微调或应用VLA模型以及多模态大模型框架的经验。理解多模态数据融合、对齐和协同的关键技术。\nb. 生成式模型与世界模型： 熟悉并实践过基于Diffusion Models/自回归的时序生成模型，特别是在自动驾驶，机器人等对数据时空一致性有高要求的任务上有成功应用经验。\nc. 端到端决策模型： 在模仿学习或强化学习领域有深入研究，最好有将二者应用在端到端自动驾驶/机器人模型的相关项目经验。\n3. 工程能力：具备优秀的学术或工程背景，展现出快速跟进、复现并改进领域内最新研究成果的能力。\n4. 具有丰富的自动驾驶项目开发与落地经验。\n加分项：\n1. 在人工智能顶级国际会议/期刊上发表过论文：（如CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR/ICML/TPAMI等）；"
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