SuperSparks - 实习 - 智能汽车安全模型开发工程师(A259248)

1. 负责在驾驶安全领域中AI相关技术的研究与落地，重点包括智能体驱动的识别模型训练、部署及推理过程中的潜在安全风险分析，并设计针对性的防护机制与缓解策略。 2. 负责人驾/自动驾驶场景数据的深度分析及处理，以数据驱动为基础开发风险预测模型，利用大模型技术实现基于车端及云端平台的驾驶场景潜在危害的实时识别与智能推理。 3. 负责驾驶员行为及风险感知能力模型的构建，通过先进的AI算法与推理模型实现驾驶行为的深度分析和风险响应的精准预测，为驾驶场景安全风险的在线推演提供核心智能支撑。 4. 参与整车与系统安全方案的开发，结合AI技术与大模型理论，实现安全方案的智能化分析及残余风险预测；在台架和实车环境中进行快速原型开发和验证，确保方案严格符合行业标准与安全法规要求。

1. 计算机科学、车辆工程、机器学习或相关领域的硕士以上学历, 擅于跟踪和学习学术界或工业界前沿Al技术,有独立分析和解决问题能力; 2. 了解机器学习的发展趋势和底层技术，具备驾驶场景数据处理、数据分析、数据优化及模型训练的经验，有人工智能国际顶会/期刊论文发表/知名竞赛获奖经历； 3. 对基于 AI 的系统、神经网络架构、AI 的硬件和软件平台及其故障模式有出色的理解，在分析基于AI的系统的名义性能、确定性能指标和性能改进方面具有实际经验； 4. 责任心强，动手能力强，学习能力强。 具备优秀的适应能力与抗压能力。良好的沟通与团队协作能力，能够与多元化团队高效合作； 加分项 - 熟悉汽车风险分析方法论，具备智能体驱动的可靠性设计经验者优先； - 了解常见的车载总线协议，如CAN、Ethernet、FlexRay、LIN等，深入了解基于SOA的车载通信架构（如SOME/IP、DDS、ROS等），有车载总线或者服务化通信接口相关项目的实际开发经验者优先； - 熟悉ISO 8800/ISO 26262/ISO 21448等安全标准。了解安全分析方法、开发流程及相关工具，具备推理模型应用经验者优先。