职位描述： 1.参与面向自动驾驶场景的VLM/VLA的研发与优化，构建能够准确理解多模态交通环境、支持复杂场景推理与决策的下一代自动驾驶感知与交互系统； 2.通过大模型后训练（SFT+RL）提升自动驾驶系统对长尾场景（Corner Cases）、复杂交通规则以及人类驾驶意图的理解能力，实现超越传统规则算法的驾驶表现； 3.数据处理及挖掘：构建和管理大规模，高质量的多模态结构化数据集，设计高效的数据标注，清洗和挖掘PPL； 4.跟踪前沿技术，持续迭代升级方案。 职位要求： 1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、机器人、自动化等相关专业背景，具备自动驾驶、计算机视觉、自然语言处理或多模态学习相关研究或项目经验者优先； 2.熟悉视觉语言模型（VLM）或相关多模态模型的基本原理，了解自动驾驶常见任务与数据集，对感知、预测、规划等模块有基本认知； 3.具备扎实的编程能力，熟练掌握Python，熟练使用PyTorch等深度学习框架，有模型训练、调试与优化经验； 4.拥有顶会论文发表记录或在知名开源项目/AI竞赛中取得优异成绩者优先。