VLA算法开发工程师（数据方向）

岗位职责：

1. VLA数据自动化标注系统开发

· 负责VLA（Vision-Language-Action）模型训练数据的自动化标注工具链设计与开发，包括视觉-语言-动作多模态数据的对齐标注

· 开发基于大模型的自动化标注流程，支持对车辆感知数据（2D/3D目标、车道线、交通标志等）与自然语言指令的联合标注

· 构建VLA场景理解数据的标注管线，将视觉感知结果与语义描述、驾驶行为指令进行结构化标注

· 推动4D静态场景标注能力建设，支持VLA模型对时序动作的标注需求

2. VLA数据闭环搭建

· 参与设计从车端数据录制 → VLA数据预处理 → 自动化标注 → 模型训练 → 评测回灌的完整数据闭环链路

· 负责VLA训练数据的质量评估体系建设，包括数据一致性校验、标注质量质检流程开发

· 开发端到端规控体系的数据采集与工具链，与感知链路对齐，支持基于PLUTO/Diffusion Drive的规控端到端开发

· 配合算法团队制定VLA数据挖掘规则，从量产车影子模式数据中自动筛选高价值训练样本

岗位要求：

必备条件：

· 计算机、人工智能，自动化、电子信息、数学等相关专业硕士及以上学历

· 3年以上自动驾驶数据工具链或计算机视觉或AI大模型开发相关开发经验

· 有VLA算法的研究，开发经历，对于当前主流的VLA算法有实际训练，微调，部署等相关经验

· 有视觉-语言大模型的训练数据处理经验

· 精通Python/C++，熟悉常用深度学习框架（如PyTorch）

· 了解VLA/端到端自动驾驶模型的基本原理与数据需求

加分项：

· 了解Diffusion模型在自动驾驶轨迹预测或规划中的应用

· 有自动驾驶真值系统构建经验，熟悉车端到云端的真值数据采集与处理流程

· 熟悉mcap、rosbag等自动驾驶数据格式，有数据切片与处理工具开发经验

· 有感知测评、标注平台（2D/3D/4D标注）开发经验

软性要求：

· 具有良好的跨团队沟通能力，能与算法、研发、测试、产品团队高效协作

· 对VLA/端到端自动驾驶技术方向有热情，愿意深耕该领域的模型调优及数据基础建设