返回信息流【比亚迪校招】定义 AI 感知与场景重建的下个范式
我们是比亚迪自动驾驶通用障碍物感知 (Occupancy) 与 场景重建 核心团队。我们正在突破基于规则的传统框架，全面转向以 World Model 与 端到端 为核心的技术体系。
如果你想接触最纯粹的 OCC、4D 重建、VLA 及千亿级数据闭环，这里有充足的算力支持和真实场景课题。
【核心研发方向】
1. 通用感知 (Occupancy & 4D Flow)： 研发 4D Occupancy 网络，攻克全场景、全类别通用障碍物感知；研究 Occupancy Flow 与像素级时空建模。
2. 视觉重建与生成 (Reconstruction)： 基于 NeRF / 3DGS 研发大规模场景重建；开发基于扩散模型 (Diffusion) 的高真实感驾驶场景仿真与数据合成。
3. 世界模型与 VLA (Pre-research)： 预研具备物理推理能力的 World Model；探索 VLA (视觉-语言-动作)架构，推动感知-决策一体化演进。
4. 基础大模型 (Data Foundation)： 构建多模态自动标注大模型；研发基于自监督 / 弱监督的大规模预训练技术，驱动数据闭环自动化。
【岗位要求】
1. 2026 届硕博研究生
2. 熟悉 PyTorch，具备 Python 或 C++ 功底；有 3D视觉、多模态感知、端到端、大模型等前沿技术的经验或理解。
3. 加分项：
o 在 CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICLR, SIGGRAPH, CoRL 等顶会发表过高质量论文。
o 在 Waymo, nuScenes, Argoverse 等国际挑战赛中获得 Top 排名。
【联系方式】
o 邮箱： william.hyin@outlook.com
o 微信：18820902728
o 标题格式： 校招/实习-姓名-学校-研究方向（如：感知/重建/大模型/端到端）
o 工作地点： 深圳 / 上海 / 北京
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【校招/实习】内推比亚迪-深圳/上海/北京
b33
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