历年真题免费领 立即领取备考真题资料(pdf可打印),及时获取招考信息。
发布时间:2026-02-11 11:26:18   责任编辑:admin
中阶普惠战
对标头部,极致降本,普惠大众
高阶突围战
挑战 L4,剑指量产,突破极限
自研突破战
掌控核心,构建壁垒
引领生态与行业大牛并肩
用技术定义出行加入猎鹰
共赴智能驾驶星辰大海!
六大方向岗位
VLA、LLM、扩散模型的架构师、总工、高级专家
负责大语言模型的整体架构设计,包括核心结构、预训练、微调、对齐等方案的设计与选型。如 MoE、长上下文处理、多模态等设计落地。
主导扩散模型的整体架构设计,包括噪声调度、网络结构,领导团队攻克扩散模型的核心挑战,包括采样加速(减少推理步数)、训练稳定性提升、精细化控制、多模态生成(文生图、文生视频)等。
算子优化与模型部署专家
主导团队攻克量化中的核心难题,如大模型低位宽(INT8 / 混合精度)量化、敏感层处理、知识蒸馏与恢复、稀疏化与量化结合等,在保证模型精度损失最小的前提下,追求极致的压缩与加速比。
AI 规划模型架构师
主导团队研发前沿 AI 规划算法,重点攻克复杂场景行为决策、交互式轨迹预测与规划、端到端驾驶模型、基于大语言的场景理解等方向,提升系统在城区等复杂环境下的智能性和拟人化水平。
感知总架构师
能够定义整个感知系统的技术路线、模块划分和数据流,具备软硬件协同设计思维,能根据芯片算力、内存带宽、功耗等硬件约束,设计最优的算法部署方案。
负责系统性定位感知问题根源并推动优化,能够在算法精度、计算效率、硬件成本和开发周期之间做出最佳权衡。
深刻理解数据驱动的重要性,能够设计和构建高效的数据闭环系统,驱动模型迭代。
云端数据总架构师
设计与仿真平台、标注平台、模型训练平台无缝对接的数据流,从数据发现→数据回传→自动标注→模型训练→仿真验证的自动化流水线。
设计基于内容的相似场景检索和 Corner Case 挖掘,设计数据版本化管理方案,确保任何一次模型迭代都能追溯到其所使用的精确数据集。
规划并实施数据湖 / 数据平台的整体架构,确保其可扩展性、可靠性和成本效益。
L4 全栈安全系统设计专家
智能驾驶产品定义总师、智能驾驶品牌与生态总工。