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华为诺亚方舟实验室
华为诺亚方舟实验室（Noah's Ark Lab）是华为的 AI 能力研究中心，立足于人工智能基础算法研究，聚焦打造数据高效和能耗高效的 AI 引擎。实验室广泛分布于世界各地，在香港、深圳、北京、上海、西安、伦敦、巴黎、多伦多、蒙特利尔、埃德蒙顿等均设有研发分部。诺亚的研究领域主要集中在计算视觉、语音和自然语言处理、推荐系统和搜索引擎、决策推理、AI 基础理论五大方向，自 2012 年创立至今，现已发展成为一个在学术界和工业界都取得了重大成就的研究机构。我们欢迎有才华的研究人员和工程师加入我们，共筑人类在人工智能时代的梦想。 
自动驾驶预测/规控实习生
坐标：北京
岗位方向
1. 聚焦自动驾驶预测/规控领域的前沿研究，探索下一代模型结构、自监督训练、闭环训练、黑盒-白盒耦合架构，提升自动驾驶系统在复杂拓扑、多动态物体交互场景下的预测/决策/规划表现；
2. 研究大模型在自动驾驶预测/规控领域的应用，突破高效对齐、CoT等关键技术，提升预测/规控模型的因果推理能力；
3. 研究感知、预测、规控多模块融合、多任务训练技术，实现上下游细节特征共享和联合优化，提升自驾系统长尾任务表现。
岗位要求
1. 能在北京实习6个月以上；
2. 人工智能、计算机科学、自动化、车辆等相关领域硕士/博士，或有相关同等研究经历者；
3. 两年以上智能车、移动机器人、人工智能领域研究经历，具备领域知识基础和开发经验，有实践项目经历优先；
4. 具备扎实的编程实现能力，熟练使用C++，Python等编程语言，熟练使用Linux、ROS等系统；熟悉常见的深度学习框架，如Pytorch；
5. 具备良好的团队合作精神，沟通能力；有较好的学术视野和开拓精神；喜欢从事充满挑战的工作。
加分项
1. 有智能车、移动机器人研究和实际测试经验，熟悉常见的智能车系统整体架构，在国内外知名相关竞赛获奖；
2. 熟悉常见预测方法和基础网络，如状态估计、TNT、HOME、Multipath++, Transformer、VAE、Diffusion Model等；
3. 熟悉规控领域AI算法：如模仿学习（IL，GAIL）、强化学习（DQN，PPO，SAC，RLHF）、多模态融合；
4. 熟悉常见的决策规划方法：如POMDP、Hybrid A*、曲线插值、优化建模/求解；
5. 熟悉自动驾驶领域常用的仿真评测软件：如Carla、SMARTS、SUMO等；
6. 熟悉典型的行为交互模型、多障碍物轨迹优化等算法；
7. 熟悉自动驾驶感知、认知领域经典算法（如UniAD、VAD、BEVFormer、MapTR等）；
8. 熟悉NLP跨模态应用的经典算法（如CLIP、BLIP-2、LLaVA、PaLM等）；
9. 有领域知名会议/期刊论文发表。
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