VLA模型架构师

设计VLA模型整体架构，定义各模块接口与数据流。

工作职责
1. 设计VLA模型整体架构（Vision Encoder + LLM/VLM + Action Head），定义各模块接口与数据流
2. 复现和改进前沿论文（UniAD/VAD/OpenDV等），将学术方案转化为工业级实现
3. 主导多模态融合策略（视觉特征+语言指令+车辆状态）的设计与验证
4. 制定模型Scaling路线图（从百万参数到十亿参数），规划训练资源与数据需求
5. 指导训练算法工程师进行大规模分布式训练与调优

岗位要求
1. 计算机视觉/机器学习/机器人学相关方向博士或硕士+3年以上经验
2. 在CVPR/ICCV/NeurIPS/ICLR/CoRL等顶会发表过自动驾驶或多模态相关论文
3. 亲手训练过Billion-parameter级别的多模态模型（VLM/VLA/Video Diffusion等）
4. 精通PyTorch，熟悉DeepSpeed/Megatron/FSDP等分布式训练框架
5. 对BEV感知、Occupancy Network、Diffusion Policy、Imitation Learning至少精通两个方向