职责描述： 1.负责理想汽车VLA模型方法研发和工程落地，包括但不限于视觉多模态理解、高级指令拆解及多模态policy预测; 2.负责设计高性能上限，具备量产能力的VLA模型算法，对包括但不限于diffusion、VLM等模型算法有实操经验； 3.开发高效离线训练框架，以及可实时运行的在线推理框架，优化模型推理性能，研发模型部署工具链和优化工具； 4.建立云端数据感知/决策联合标注Pipeline、数据挖掘机制以及难样本分析等工具链，通过数据闭环持续选代模型能力。 任职要求： 1.有自动驾驶或具身智能项目经验，熟悉感知/规划方法，有具身智能研发和部署经验者优先； 2.应用数学、模式识别、机器学习、电子信息、机器人等相关专业业的硕士/博士或者同等工作经验； 3.熟悉当前主流的深度学习算法，精通一个或多个领域算法研究，包括但不限于目标检测、图神经网络、NLP、大模型等领域； 4.深入了解数据结构、算法、并行编程、代码优化和大规模数据处理等相关知识；至少精通C/C++或Python编程,有ACM经验者优先； 5.有计算机视觉及模式识别领域顶会(CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS)或顶刊(TPAMI/IJCV/TIP)者优先；有顶级学术比赛成果或实际工程项目经验者优先。