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多模态算法工程师(物理智能方向)

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岗位描述

岗位职责
1. 研究并落地多模态输入(视觉、音频、自然语言、传感器信号)的特征提取与融合方法,对特定信号进行垂域分析,如音频节拍/能量/旋律结构提取、视频场景语义理解等;
2. 针对低照度、遮挡、噪声等复杂环境条件,设计鲁棒的感知优化策略;
3. 负责 VLA/序列生成模型在具体执行任务上的算法研究与工程落地,设计多模态条件驱动的动作编排系统,将感知信号映射为结构化的原子动作序列;
4. 构建 SFT/RLHF 训练流程,基于真实反馈持续迭代模型质量,跟踪前沿进展(VLA、Diffusion Policy、世界模型等)并评估引入;
5. 参与 Real2Sim 管线建设,开发模块化场景生成系统,设计强化学习训练环境,优化 Sim2Real 迁移策略;
6. 建立数据飞轮:采集、清洗、标注、扩充,形成持续改进的训练数据体系;
7. 与工程团队协作完成算法到硬件平台的落地调优,对接 ROS2 或车载中间件,保障算法在实时系统中的可靠运行。

岗位要求
1. 扎实的深度学习基础,熟悉 Transformer、扩散模型、序列到序列建模等主流架构;
2. 有多模态模型(VLM/VLA/音视频理解)训练或微调经验,能独立完成从数据到上线的完整链路;
3. 熟悉至少一个方向的垂域知识:机器人操作 / 音频信号处理 / 视频理解 / 物理仿真;
4. Python 能力扎实,熟悉 PyTorch;具备基本的后端接口联调能力,能完成算法服务的接口封装与调试;
5. 有机械臂/移动机器人真机实验经验、或音视频特征分析经验、或 Isaac Sim/MuJoCo 等仿真平台经验、或 ROS2 开发经验者优先。

人工智能方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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