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顶尖应届-大模型算法工程师（人车协同与风险预测方向）-汽车架构
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- 构建驾驶行为特征体系，基于车速、加速度、制动、转向、跟车、道路、环境、DMS和驾驶辅助状态等数据，形成可解释的驾驶行为画像；
- 研究高维车端时序数据表征学习方法，构建面向安全风险预测的时序模型；
- 建立驾驶行为与安全事件、能耗表现、整车健康状态之间的关联分析与因果推断框架；
- 研究人工驾驶、辅助驾驶、接管切换等人机协同场景下的风险识别模型；
- 推动模型在安全画像、安全分、风险预警、事故分析、健康管理等业务中的工程化落地；
- 沉淀可复用算法组件、技术文档、论文与专利。
Qualifications
- 计算机科学、人工智能、统计学、交通工程、车辆工程、自动化等相关专业，博士优先；
- 熟悉机器学习、深度学习、时序建模、因果推断、异常检测、多模态融合等方向；
- 熟悉Python、PyTorch、TensorFlow等模型开发工具，具备真实数据建模和工程验证能力；
- 对智能汽车、车联网、辅助驾驶、人机协同、安全风险建模有研究基础者优先；
- 具备较强的问题抽象、论文/专利产出、跨团队沟通和工程落地能力。
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