端到端大模型闭环数据迭代

岗位职责 - 探索world action大模型预训练、后训练高效数据闭环迭代范式 - 负责端到端大模型Policy、Env Generation、价值评估紧耦合的模型架构设计、训练及优化 - 主导模型与数据结合的高效闭环训练、数据Scaling范式（预训练/后训练）研究 - 参与多任务、多Scenario 训练、Benchmark数据集制作及筛选，评测指标设计 【任职要求】 职位要求 - 计算机科学/机器人/自动化等相关专业研究生以上学历，3年以上智能辅助驾驶从业经验 - 精通VLA/WA/WM算法的原理，熟练掌握大模型训练、微调方法； - 扎实的数学基础（概率统计、优化、图论）； - 熟练掌握Python/C++编程及PyTorch/TensorFlow等深度学习训练框架； - （加分）发表过智能辅助驾驶 / 具身智能相关方向的高权重 / 高技术影响力论文，具备对世界模型的体系化认知能力； - （加分）在国内外顶尖高校实验室或企业核心模型团队参与数据Scaling工作；