AI 场景生成算法工程师

岗位职责
1. 负责基于大模型的自动驾驶仿真场景生成能力研发，面向自动驾驶准入、法规符合性验证及百万公里等效里程测试需求，将法规条款、测试需求、自然语言描述和真实道路数据转化为可执行的 OpenSCENARIO/OpenDRIVE 等仿真场景。
2. 参与 Scenario Copilot、场景生成 Agent 等产品能力建设，支持逻辑场景生成、参数补全、场景变异、风险对抗与边缘案例挖掘，持续扩展准入场景库的覆盖广度与测试深度。
3. 研发面向自动驾驶测试的场景表示、检索、规划与生成方法，提升生成场景的真实性、多样性、可控性、可解释性及可执行性，并支持大规模批量生成和仿真执行。
4. 建设面向准入的场景覆盖度量与优化能力，围绕法规、ODD、功能域、交通参与者、道路环境、天气和关键风险事件，识别覆盖缺口并生成补充场景，支撑百万公里等效里程的有效覆盖与证据闭环。
5. 建设场景生成结果的自动化评测体系，包括语义正确性、法规及规则符合性、OpenX 语法有效性、仿真可运行性、ODD 覆盖度、风险强度及测试价值评估。
6. 结合真实路采、事故数据和测试场景库，研究真实数据到可编辑仿真场景的重建、泛化与生成方法，提升生成场景与真实交通行为和风险分布的一致性。
7. 与仿真引擎、场景研发、自动驾驶算法及准入团队协作，支持 L2/L3 测试、法规符合性验证、虚拟工具链可信度论证及虚拟准入场景库建设。
8. 跟踪多模态大模型、世界模型、强化学习、生成式场景建模等方向的最新研究，复现关键工作并评估其在自动驾驶仿真与准入中的工程落地可行性。

岗位要求
1. 2027 届本科及以上学历，985 院校计算机、人工智能、自动化、电子信息、机器人等相关专业。
2. 扎实的 Python 编程与深度学习基础，熟练使用 PyTorch、Transformers 等框架，具备较好的工程代码能力。
3. 熟悉 LLM、多模态模型、Agent、RAG、SFT/DPO 等至少一个方向，并有实际项目或科研经历。
4. 了解自动驾驶仿真、场景建模、交通流、规划控制或计算机视觉中的至少一个方向。
5. 具备较强的问题拆解和实验分析能力，能够独立完成数据构建、模型训练、评测、调优和工程部署。
6. 能流畅阅读英文论文与技术文档，具备复现前沿算法和快速验证的能力。

加分项
1. 有自动驾驶仿真、OpenSCENARIO、OpenDRIVE、SUMO、CARLA、SimOne、VTD 等项目经验。
2. 有大模型微调、模型服务、推理加速或 Agent 系统开发经验。
3. 有场景理解、轨迹预测、行为生成、世界模型、强化学习、对抗测试或场景覆盖度量经验。
4. 熟悉自动驾驶法规、ODD 建模、测试评价或准入验证流程。
5. 有顶会论文、高质量开源项目或自动驾驶行业实习经历。