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关于实习
实习生待遇:base上海、北京,400/day,福利:每天50租房补贴,每月600餐补。晚上8点之后回去有额外的25元晚餐餐补。
岗位jd:
一、自动驾驶数据研究员 【工作职责】
- 深入分析已有的自动驾驶数据,以数据驱动思想为核心,多个角度入手,配合团队成员提高算法性能
- 参与算法模型的实车测试、调优,探索前沿算法,从结果反馈优化数据处理工作流
- 与上游数据供给侧对接数据,推动并完善自动驾驶数据从采集到投入训练的整体pipeline
【任职要求】
- 熟悉python、shell,有较好的代码理解能力、算法思维及代码习惯,能够在确定代码思路的情况下快速实现功能
- 计算机基础扎实,逻辑思维能力清晰,能够快速定位、分析问题并提出解决方案
- 工作细致认真,具有较强的责任心和自我驱动力,愿意在经验中学习
【加分项】
- 有数据处理的相关经验/经历
- 学习成绩优秀,勤奋好学
- 有写文档的习惯,能够通过文档向他人讲清楚某件事情
- 熟练使用chatGPT等工具,辅助代码的迭代过程
- 对Carla仿真平台有一定了解
二、端到端自动驾驶研究员 【工作职责】
- 参与端到端自驾大模型的研发、训练、评测,提升模型在感知、建图、预测、决策、规划等各模块性能;
- 推动端到端自驾大模型的实车落地,将成果部署于实车,解决测试中的问题,确保算法在各种复杂真实场景中的鲁棒性和可靠性;
- 跟进预研自动驾驶前沿先进算法,探索各算法、模块间的交叉融合,提高端到端整体系统的协同性。
【任职要求】
- 相信自动驾驶领域的发展与应用,逻辑清晰,具备良好的快速学习和理解能力,有团队协作精神,有责任心,乐于接受挑战;
- 熟悉深度学习基本知识,有感知、预测、规划、控制任一方向相关背景 或 计算机、自动化、机器人等相关专业;
- 有自动驾驶/机器人/大模型等相关经验优先,包括但不限于:BEV感知、Occupancy、ViT、轨迹优化、UniAD、VAD、模型部署、强化学习、RLHF、Carla等
- 熟悉Python或者C++,掌握一种深度学习平台PyTorch,TensorFlow等;
- 善于使用各种工具,如gpt、copilot等。
三、自动驾驶与智能车舱多模态大模型研究员 【工作职责】
- 多模态大模型应用探索:深入探究如何运用多模态超大规模语言模型(MLLM)技术,以提升自动驾驶系统和智能车舱功能的性能,确保满足业务需求。
- 模型开发支持:协助构建针对自动驾驶和智能座舱场景的多模态大模型,参与模型架构设计、训练流程优化及数据预处理工作。
- 算法与系统建设:投身于基于MLLM的自动驾驶先进通用人工智能(AGI)算法与系统的研发过程,涵盖数据采集、整理、模型设计与训练等多个环节,旨在推动前沿算法理论向实际应用的有效转化。
- 评测方法设计与实施:积极参与设计与实现针对自动驾驶AGI的评估体系,包括在真实道路场景与模拟环境中进行性能测试与验证。
- 基准资源维护:负责维护与本研究及业务领域相关的各类基准资源,如代码库、数据集、Prompt/指令集等,确保其时效性与完整性。
【任职要求】
- 专业背景与实践经验:具有多模态大模型(如GPT、Gemini、LLAVA、InstructBLIP等)训练与调优以及相关SFT数据处理经验。
- 编程与深度学习技能:至少精通C/C++或Python其中一种编程语言,熟练掌握深度学习框架的应用。
- 综合素质:具备出色的问题分析与解决能力,以及良好的沟通协作精神,能够在团队环境中高效工作。
【加分项】
- 自动驾驶与机器人领域知识:具备自动驾驶或机器人领域的工程实践与研究背景者优先,涉及范围可包括但不限于感知、预测、规划与控制等核心技术。
- 大规模深度学习模型开发经验:对分布式训练、并行编程、代码优化及大规模数据处理等领域,特别是大模型推理加速有深厚理解者优先。
- 学术成果与项目经验:在人工智能顶级会议(如CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、NAACL等)或权威期刊(如TPAMI、IJCV、TIP等)发表过论文,或在顶级学术竞赛中取得优异成绩,或拥有实际工程项目经验者优先。
四、自动驾驶仿真数据研究员 【工作职责】
- 负责仿真平台的自动驾驶数据的生成和解析工作,以改进和优化仿真数据的质量和可用性为目标
- 负责使用仿真数据针对自动驾驶的算法建模和优化工作,致力于发掘新的算法和大数据技术,推动仿真数据应用的创新
- 搭建并优化数据生成、质检、后处理到模型验证的全流程,提高仿真数据的有效性和利用率
【任职要求】
- 熟悉python,具有良好的代码理解和算法思维能力,可以快速实现代码功能
- 计算机基础扎实,逻辑思维清晰,能快速定位并分析问题,并提出解决方案
- 工作稳健细致,有责任心和自我驱动力,能从实践中积累经验
【加分项】
- 对Carla仿真平台有深度理解和实践经验
- 有处理仿真数据的相关经验
- 学习成绩优秀,积极主动地进行学习
- 有编写文档的习惯,善于通过文档清晰地向他人解释复杂事项
- 熟练使用chatGPT等工具,辅助与代码的迭代过程
五、自动驾驶系统研究员 【工作职责】
- 负责训练、评测、实车部署、回放等端到端自动驾驶软件开发与架构优化;
- 负责数据平台搭建与数据库维护,开发自动驾驶数据可视化工具;
- 负责自动驾驶仿真器的优化与功能实现,扩展地图与应用场景
【任职要求】
- 至少熟练掌握一种编程语言,包括但不限于c++/python/javascript/django等;
- 计算机基础扎实,熟悉linux操作系统,有良好的编程思维和编程习惯
六、多模态数据研究员 【工作职责】
- 和算法团队并肩探索,与业务场景紧密结合,以多维度评价体系为指导,分析多模态模型优化所需数据。
- 配合进行学术和应用场景的目标细分、拆解,协调对齐数据生产和算法开发过程。
- 探索数据获取和清洗方式,对多模态数据进行爬取、构建、分析、处理。
【任职要求】
- 逻辑清晰,具备良好的快速学习和理解能力,有团队协作精神,有责任心,乐于接受挑战。
- 有计算机相关背景,熟悉爬虫工具,了解深度学习等基本知识。
- 熟悉C++ 或者Python,或精通其他语言,有较好代码理解能力。
- 熟悉Linux,具备一定的开发经验,熟悉常见问题的解决方案。
七、多模态业务应用研究员 【工作职责】
- 负责面向多模态场景应用的需求分析及算法模型性能评价分析,分析性能缺陷并探索提升方案。
- 参与具体业务大模型的训练与调优,分析业务场景的需求。
- 构建和维护相关业务数据集,负责大模型的业务落地和推广。
【任职要求】
- 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域,本科及以上学历。
- 逻辑清晰,有团队协作精神,有责任心,乐于接受挑战。
- 有计算机相关背景,熟悉深度学习、计算机视觉、多模态模型等基本知识。
- 熟悉C++ 或者Python,或精通其他语言,有较好代码理解能力。
- 熟悉Linux,具备一定的开发经验,熟悉常见问题的解决方案。
八、多模态基模型研究员 【工作职责】
- 负责多模态大模型语言能力保持的研究,探索多模态大模型的训练策略。
- 负责大模型指令跟随能力的研究,负责多文本数据和多模态数据的构建。
- 负责多模态大模型的训练和研发,负责网络结构框架的整体设计和优化。
【任职要求】
- 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域,本科及以上学历。
- 逻辑清晰,有团队协作精神,有责任心,乐于接受挑战。
- 有计算机相关背景,熟悉深度学习、计算机视觉、多模态模型等基本知识。
- 熟悉C++ 或者Python,或精通其他语言,有较好代码理解能力。
- 熟悉Linux,具备一定的开发经验,熟悉常见问题的解决方案。
九、多模态Agent方向研究员 【工作职责】
- 在GUIAgent领域开展研究,探索大模型结构的设计、构建和训练。
- 负责手机app, web等相关agent数据集的构建,负责多模态大模型的迭代。
- 负责手机app等UI模拟器的开发和数据管线的搭建。
- 负责探索领域内的最新研究成果和技术进展,并将其应用到实际项目中。
【任职要求】
- 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域,本科及以上学历。
- 逻辑清晰,有团队协作精神,有责任心,乐于接受挑战。
- 有计算机相关背景,熟悉深度学习、计算机视觉、多模态模型等基本知识。
- 熟悉C++ 或者Python,或精通其他语言,有较好代码理解能力。
- 熟悉Linux,具备一定的开发经验,熟悉常见问题的解决方案。
十、多模态安全方向研究员 【工作职责】
- 负责纯语言大模型和多模型大模型安全相关的文本数据和图片数据的构建。
- 负责大模型的安全加固以及模型的测评,指导大模型的迭代研发。
- 负责大模型业务相关数据集的构建,推进多模态大模型的落地。
【任职要求】
- 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域,本科及以上学历。
- 逻辑清晰,有团队协作精神,有责任心,乐于接受挑战。
- 有计算机相关背景,熟悉深度学习、计算机视觉、多模态模型等基本知识。
- 熟悉C++ 或者Python,或精通其他语言,有较好代码理解能力。
- 熟悉Linux,具备一定的开发经验,熟悉常见问题的解决方案。
内推邮箱及简历格式
邮件标题:姓名+校招/社招/实习+意向岗位
简历名字和标题相同 邮件内容: 意向岗位:xxx,xxx(岗位可多选)
期望工作地点:北京/上海/其他
期望工作内容:……(简单描述可以接受的工作内容)
预期工作时间:年份/月份~年份/月份(可以尽量精确到具体日期或是上旬/中旬/下旬这样的描述,校招/社招写明预期毕业时间即可)
自我介绍(可选):……
实习内推长期有效,简历内推投递邮箱:likeq@sensetime.com
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