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2026岚图汽车招募端到端算法工程师公告

2026-02-10 11:02来源:岚图汽车招聘公众号

共招0人。

  • 1

    公告发布

    02月10日

  • 2

    报名时间

    待发布

  • 3

    缴费确认

    待发布

  • 4

    准考证打印

    待发布

  • 5

    笔试时间

    待发布

  • 6

    成绩查询

    待发布

公告详情

01 核心职责:你将如何塑造智能驾驶的未来

端到端架构设计者:探索并实现面向量产的端到端自动驾驶架构,融合多模态感知、行为预测与轨迹规划,在保证安全性与可解释性的前提下,提升系统整体效率与鲁棒性。

动态世界建模专家:主导 4D 动态场景重建技术的研发,探索基于 VGGT、Gaussian Splatting、Occupancy Flow 等前沿范式的端到端环境建模方法,构建高保真、语义化、时序一致的世界表征,作为端到端驾驶策略的感知基底。

数据驱动进化引擎:设计高效的数据挖掘、自动标注与闭环验证系统,支持模型在极端、长尾场景中的持续学习与迭代。

车规级落地推动者:主导算法在 NVIDIA Drive 平台上的部署、量化与优化,确保端到端模型在嵌入式平台上的实时性、稳定性与资源效率。

02 硬核支撑:你的技术后盾

真实场景数据:接入岚图量产车队的实时回传数据,覆盖全国多样化城市与极端天气场景,构建 PB 级高质量训练与验证集。

强大算力基建:专属 A800/H800 GPU 集群 + 自研 MLOps 平台,支持大规模分布式训练与快速实验迭代。

闭环验证体系:百万公里级仿真测试 + 全国多地实车路测车队,实现 “开发 - 仿真 - 实车” 高效闭环。

03 智汇英才:我们期待这样的你

学历与经验

硕士及以上学历,5 年以上自动驾驶算法研发经验,有完整参与 L2+/L3 级系统量产落地项目者优先。

技术能力

精通 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架;

深入理解 BEV 感知、Occupancy 建模、多传感器融合、SLAM(LIO/VIO 等)及轨迹规划基础;

熟练掌握 C++/Python,具备扎实的数值优化能力(如 Ceres、g2o 等);

熟悉 NVIDIA DRIVE 平台工具链(如 TensorRT、DLA、CUDA 优化)者优先。

思维特质

兼具系统思维与工程落地意识,善于从第一性原理出发定义问题,并推动解决方案走向产品化。

加分项

在 CVPR、ICRA、IROS、NeurIPS 等顶会 / 期刊发表相关论文;

有大规模分布式训练或端到端自动驾驶项目经验;

对多模态大模型在具身智能中的应用有深入探索。

工作地点

武汉、北京

我们相信,真正的智能驾驶始于一个统一的 “大脑”。如果你已准备好参与这场从底层重构系统的工程,我们期待与你同行。

联系方式

盛老师:h-shengwenlu@voyah.com.cn

01 核心职责:你将如何塑造智能驾驶的未来

端到端架构设计者:探索并实现面向量产的端到端自动驾驶架构,融合多模态感知、行为预测与轨迹规划,在保证安全性与可解释性的前提下,提升系统整体效率与鲁棒性。

动态世界建模专家:主导 4D 动态场景重建技术的研发,探索基于 VGGT、Gaussian Splatting、Occupancy Flow 等前沿范式的端到端环境建模方法,构建高保真、语义化、时序一致的世界表征,作为端到端驾驶策略的感知基底。

数据驱动进化引擎:设计高效的数据挖掘、自动标注与闭环验证系统,支持模型在极端、长尾场景中的持续学习与迭代。

车规级落地推动者:主导算法在 NVIDIA Drive 平台上的部署、量化与优化,确保端到端模型在嵌入式平台上的实时性、稳定性与资源效率。

02 硬核支撑:你的技术后盾

真实场景数据:接入岚图量产车队的实时回传数据,覆盖全国多样化城市与极端天气场景,构建 PB 级高质量训练与验证集。

强大算力基建:专属 A800/H800 GPU 集群 + 自研 MLOps 平台,支持大规模分布式训练与快速实验迭代。

闭环验证体系:百万公里级仿真测试 + 全国多地实车路测车队,实现 “开发 - 仿真 - 实车” 高效闭环。

03 智汇英才:我们期待这样的你

学历与经验

硕士及以上学历,5 年以上自动驾驶算法研发经验,有完整参与 L2+/L3 级系统量产落地项目者优先。

技术能力

精通 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架;

深入理解 BEV 感知、Occupancy 建模、多传感器融合、SLAM(LIO/VIO 等)及轨迹规划基础;

熟练掌握 C++/Python,具备扎实的数值优化能力(如 Ceres、g2o 等);

熟悉 NVIDIA DRIVE 平台工具链(如 TensorRT、DLA、CUDA 优化)者优先。

思维特质

兼具系统思维与工程落地意识,善于从第一性原理出发定义问题,并推动解决方案走向产品化。

加分项

在 CVPR、ICRA、IROS、NeurIPS 等顶会 / 期刊发表相关论文;

有大规模分布式训练或端到端自动驾驶项目经验;

对多模态大模型在具身智能中的应用有深入探索。

工作地点

武汉、北京

我们相信,真正的智能驾驶始于一个统一的 “大脑”。如果你已准备好参与这场从底层重构系统的工程,我们期待与你同行。

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