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【无人车北斗实习】世界模型实习生(感知数据生成方向)
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【工作内容】
- 探索世界模型在感知数据生成中的应用,提升自动驾驶训练数据的多样性与真实性
- 研究世界模型在端到端闭环评估中的作用机制,推动评估体系的智能化升级
- 参与模型迭代与大规模数据实验,输出可复现的研究结论与工程方案 【岗位吸引点】
海量真实数据资源
- 美团 RoboVan 车队积累了丰富的真实物流驾驶数据,为世界模型训练与感知数据生成提供高质量、多样化的数据基础
研究价值高、应用空间大
- 感知数据生成直接服务于车队的训练数据扩充与安全场景覆盖,研究成果对业务有直接影响
评估体系共建机会
- 有机会主导或深度参与闭环评估体系建设,形成在业界有独特价值的技术积累
- 硕士期间发表至少1篇、博士期间发表至少3篇 CCF-A 类 World Model 或闭环仿真方向论文
- 具有头部自动驾驶公司 E2E 相关方向实习经历,理解感知数据生成与评估全流程
- 工程能力突出,具备生成模型训练与大规模数据处理的实践经验
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