职位描述
【你将参与什么】
大模型正在从互联网走进物理世界。你将探索VLM/VLA在自动驾驶中的应用——让车不仅能“看”，还能“理解”和“推理”。你在做的不再是传统感知任务，而是让大模型在封闭道路中拥有常识。
【你的工作内容】
大模型应用落地：探索多模态大模型（VLM）在长尾场景理解、数据自动标注、场景生成、模型评测中的应用。
模型微调与适配：参与VLM的SFT、RLHF全流程，探索自动驾驶场景下的数据配比与prompt engineering。
VLA前沿探索：参与视觉-语言-动作模型的设计与训练，推动大模型从“理解”走向“决策”。
架构优化：探索大模型在车端部署的可行性，参与量化、蒸馏等压缩技术的实践。
【对你的期待】
硕士/博士在读（优秀本科亦可），计算机、人工智能等专业。
扎实的Python与PyTorch能力。
有LLM/VLM微调、RLHF/RAG或Diffusion Model实战经验。
熟悉Transformer架构，理解注意力机制的底层原理。
能全职实习6个月以上。
【加分项】
在ACL/EMNLP/NeurIPS/ICLR/CVPR等发表过论文。
有大模型头部实验室（如智源/清华/北大/上海AI Lab等）实习经历。
参与过开源大模型项目（LLaMA/Qwen/DeepSeek等）。
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