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深圳市卓驭科技有限公司2026年春季校园招聘正式启动,本次校招聚焦人工智能与智能驾驶核心领域,提供物理AI大模型、多模态大模型及嵌入式开发等关键岗位。
深圳市卓驭科技有限公司2026年春季校园招聘现已启动,本次校招聚焦人工智能与智能驾驶核心领域,提供物理AI大模型、多模态大模型及嵌入式开发等关键岗位。工作地点覆盖深圳、上海、北京。
岗位方向:移动物理AI场景、原生多模态大模型
核心职责:
预训练研发:构建下一代具备通用场景移动能力的大模型,探索基于世界模型、自回归/Diffusion/FM等生成式架构在端侧/云端的高效训练方案。
框架优化:设计并优化大规模分布式预训练框架,支持十亿至百亿级参数模型的持续Scale Up,解决训练稳定性、收敛效率及长序列建模问题。
联合预训练:研发面向移动场景的视觉-语言-动作联合预训练范式,提升模型在动态环境感知、空间推理及指令遵循方面的基础能力。
后训练技术:参与指令微调(SFT)、RLHF/RLAIF、DPO等对齐技术的迭代优化,提升模型在真实移动场景中的任务完成能力。
数据策略:参与训练数据配比策略研究,设计数据过滤、去重及质量评估机制。
任职要求:
计算机、信息工程、电子工程、机器人等专业本科及以上学历。
具备多模态大模型或语言模型训练经验,熟悉主流大模型训练方法。
熟悉PyTorch/Megatron/DeepSpeed等主流训练框架。
具备良好的编程风格、文档撰写及团队协作能力。
加分项:
有ACM/ICPC竞赛经验。
在CV/ML/Robotics领域的顶级会议或期刊上发表过论文。
岗位方向:智能驾驶、座舱交互、自主移动机器人
核心职责:
场景预研:面向智能驾驶和座舱交互,预研涵盖语音、文本、视觉的统一多模态大模型(包括通用对话系统、舱内外视觉感知、GUI Agent等)。
机器人交互:面向自主移动机器人场景,探索语音交互、多模态理解、Agent协同交互的智能化方案构建。
数据体系:研发多模态数据处理、检索、打标、评测的自动化方案,协助搭建相关的数据和评测体系。
任职要求:
计算机、信息工程、电子工程、机器人等专业硕士及以上学历。
具备多模态大模型或语言大模型训练经验,熟练掌握各种微调技术。
了解并行训练原理,熟练使用DeepSpeed/LaMMA-Factory/Megatron等框架。
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。
加分项:
有自动驾驶或者机器人相关工程经验(感知、预测、规划等)。
在CV/ML/Robotics领域的顶级会议或期刊上发表过论文。
有ACM/ICPC、机器人大赛、国际学术竞赛等经验。
岗位方向:车载电子、智能硬件
核心职责:
驱动开发:负责车载产品的板级驱动开发、模块测试与维护。
测试验证:负责软硬件接口测试与验证,协助硬件工程师完成产品的硬件验证。
问题分析:负责工厂以及售后不良件的问题跟踪与分析。
方案设计:负责相关模块的需求分析、方案设计。
任职要求:
计算机、电子等相关专业毕业生。
熟悉C/C++语言编程,并有一定的开发经验。
了解ARM等常见CPU架构(内存管理、任务调度、cache一致性等)。
熟悉操作系统基本原理,在Linux/FreeRTOS等常见操作系统上做过相关的驱动开发。
熟悉I2C、SPI、UART等常见总线协议基本原理,并能熟练进行调试分析。
学历门槛:算法类岗位(物理AI、多模态)明确区分了本科与硕士要求,硕士学历在算法岗竞争中更具优势。
技术匹配:算法岗需重点展示大模型训练框架(PyTorch/Megatron等)及微调经验;嵌入式岗需强调C/C++底层能力及OS驱动经验。
竞赛与论文:ACM/ICPC竞赛经历及顶会论文是算法岗的重要加分项,能显著提升简历筛选通过率。
工作地点:算法岗提供深圳、上海、北京三地选择,嵌入式岗目前仅在深圳。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
面向移动物理AI场景,研发原生多模态大模型,负责预训练算法、分布式框架优化、视觉-语言-动作联合预训练及后训练技术研发。
面向智能驾驶和座舱交互场景,预研统一多模态大模型(语音/文本/视觉),探索自主移动机器人交互方案及自动化数据评测体系。
负责车载产品板级驱动开发、软硬件接口测试验证、不良件分析及模块需求分析与方案设计。
## ✅ 4. 投递建议与筛选风险
物理AI与多模态大模型算法岗明确要求硕士及以上学历,本科背景建议重点关注嵌入式开发岗位或确认是否接受本科申请。
算法岗需重点准备PyTorch、Megatron、DeepSpeed等框架及多模态训练经验;嵌入式岗需强化C/C++、ARM架构及Linux/FreeRTOS驱动开发能力。
拥有ACM/ICPC竞赛经历、CV/ML/Robotics顶会论文发表或自动驾驶/机器人工程经验将显著提升简历筛选通过率。
该岗位明确要求计算机科学、信息工程、电子工程、机器人等专业本科及以上学历。虽然最低门槛为本科,但鉴于岗位涉及十亿至百亿级参数模型的预训练及分布式框架优化,具备硕士学历或相关顶会论文发表者更具竞争力。
候选人需具备多模态大模型或语言大模型训练经验,熟悉主流训练方法及微调技术。若有自动驾驶或机器人相关的感知、预测、规划等工程经验,或在CV/ML/Robotics领域发表过顶级会议论文,将被视为优先条件。
该岗位核心要求熟悉C/C++语言编程,了解ARM等CPU架构(内存管理、任务调度等),并具备Linux或FreeRTOS操作系统下的驱动开发经验。此外,需熟练掌握I2C、SPI、UART等常见总线协议原理及调试分析能力。
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