端到端大模型算法实习生（Mstar）

1. 设计并实现端到端智驾大模型，整合感知、规划与决策功能，提升模型的整体性能与效率；
2. 运用深度学习、强化学习、机器学习等技术，优化模型结构，提高模型对复杂驾驶场景的理解和应对能力；
3. 负责收集、标注和处理自动驾驶相关数据，构建高质量的数据集，为模型训练提供有力支持；
4. 利用数据增强、迁移学习等方法，提升数据利用效率，优化模型的泛化能力；
5. 跟踪自动驾驶和人工智能领域的最新研究成果，探索新技术在端到端大模型中的应用可能性。

1. 计算机、软件工程、机器人、自动化等相关专业硕士及以上学历；
2. 具备数据驱动算法的研发能力，熟练相关技术栈，包括C++、Python，某种训练框架，如PyTorch；
3. 掌握相关领域的基础知识，算法基础(机器学习、深度学习、强化学习等)、数理基础；
4. 具有相关领域(如CV、NLP、PNC都可)的论文发表、业务研发经验。