科研助理实习生
招聘时间
即日起 至 2026-07-17
招聘单位
驾驶宝
所在地区
北京
工作地点
北京市/北京市/海淀区 清华大学汽车碰撞试验室
学历要求
本科
实习时长
每周5天，每天3小时
职责描述
清华大学智能车实验室 —— 科研助理实习生
【清华实习】清华大学车辆学院猛狮无人驾驶实验室招聘科研助理实习生
（支持远程，提供带队机会，长期有效。深耕具身智能与自动驾驶前沿，欢迎挑战）
一、 实验室简介
清华大学猛狮无人车团队（隶属于车辆学院与计算机系）是国内顶尖的自动驾驶研发团队。实验室目前正致力于将大语言模型（LLM）、多模态大模型（VLM）与具身智能控制（Action）深度结合。我们不仅关注感知，更关注如何让自动驾驶系统具备类人的常识推理与端到端的决策规划能力。实验室拥有顶级的计算资源与实车平台，为VLA模型的研究提供从仿真到实车的完整闭环。
二、 招聘岗位：科研实习生
岗位职责：
负责探索大模型在自动驾驶及机器人控制领域的应用，重点研究从感知到动作的端到端映射。
1. 研究方向【任选其一】：
○ 端到端VLA架构： 研究如何将视觉编码器、大语言模型与控制策略（Policy）耦合，实现基于指令的自动驾驶。
○ 具身智能仿真与数据： 利用通用的多模态模型（如GPT-4o, Gemini, LLaVA等）在虚拟环境（CARLA/Isaac Gym）中生成动作轨迹与推理链。
○ 模型高效微调（PEFT）： 针对自动驾驶垂直领域，研究LoRA、Adapter等技术在VLA模型上的应用与轻量化部署。
○ 因果推理与可解释性： 结合视觉语言模型（VLM）为无人车的驾驶行为提供文本解释，提升决策安全性。
岗位要求：
1. 编程基础： 精通 Python，具有扎实的数据结构与算法功底。
2. 深度学习： 熟练使用 PyTorch，熟悉 Transformer 架构、Attention 机制及常用的大模型框架（如 HuggingFace Transformers, DeepSpeed 等）。
3. 领域知识： 熟悉多模态学习（CLIP, BLIP 等）或生成式模型，了解端到端自动驾驶基本概念。
4. 论文能力： 具有较强的中英文文献阅读与总结能力，能够独立进行综述或研究类论文的起草。
5. 前沿敏感度： 对 RT-2, DriveGPT4, VILA 等前沿 VLA/VLM 工作有深入了解者优先。
加分项：
● 在 CVPR, ICCV, NeurIPS, ICRA, IROS 等顶会发表过论文或有在投经历。
● 有大模型微调、强化学习（RL）或模仿学习（IL）实际项目经验。
● 具备优秀的逻辑思维能力，能主动提出并验证科研 Hypothesis（假设）。
● 可长期实习（6个月以上）者优先。
三、 待遇与福利
1. 生活保障： 提供基本生活补贴，针对表现优异、有成果产出（如顶会中稿）者发放额外科研奖励。
2. 校园资源： 协助办理清华大学饭卡，为符合条件的优秀实习生协调住宿。
3. 学术背书： 提供正式实习证明；表现卓越者可获得导师亲笔推荐信，助力申请海内外顶尖名校。
4. 项目参与： 直接参与国家级重大科研项目及校企合作前沿课题。
5. 多元形式： 支持远程（线上）实习，线下实习需提前预约工位。
四、 申请方式
请发送个人简历（PDF格式）至BOSS聊天界面。
【清华实习】清华大学车辆学院猛狮无人驾驶实验室招聘科研助理实习生
（支持远程，提供带队机会，长期有效。深耕具身智能与自动驾驶前沿，欢迎挑战）
一、 实验室简介
清华大学猛狮无人车团队（隶属于车辆学院与计算机系）是国内顶尖的自动驾驶研发团队。实验室目前正致力于将大语言模型（LLM）、多模态大模型（VLM）与具身智能控制（Action）深度结合。我们不仅关注感知，更关注如何让自动驾驶系统具备类人的常识推理与端到端的决策规划能力。实验室拥有顶级的计算资源与实车平台，为VLA模型的研究提供从仿真到实车的完整闭环。
二、 招聘岗位：科研实习生
岗位职责：
负责探索大模型在自动驾驶及机器人控制领域的应用，重点研究从感知到动作的端到端映射。
1. 研究方向【任选其一】：
○ 端到端VLA架构： 研究如何将视觉编码器、大语言模型与控制策略（Policy）耦合，实现基于指令的自动驾驶。
○ 具身智能仿真与数据： 利用通用的多模态模型（如GPT-4o, Gemini, LLaVA等）在虚拟环境（CARLA/Isaac Gym）中生成动作轨迹与推理链。
○ 模型高效微调（PEFT）： 针对自动驾驶垂直领域，研究LoRA、Adapter等技术在VLA模型上的应用与轻量化部署。
○ 因果推理与可解释性： 结合视觉语言模型（VLM）为无人车的驾驶行为提供文本解释，提升决策安全性。
岗位要求：
1. 编程基础： 精通 Python，具有扎实的数据结构与算法功底。
2. 深度学习： 熟练使用 PyTorch，熟悉 Transformer 架构、Attention 机制及常用的大模型框架（如 HuggingFace Transformers, DeepSpeed 等）。
3. 领域知识： 熟悉多模态学习（CLIP, BLIP 等）或生成式模型，了解端到端自动驾驶基本概念。
4. 论文能力： 具有较强的中英文文献阅读与总结能力，能够独立进行综述或研究类论文的起草。
5. 前沿敏感度： 对 RT-2, DriveGPT4, VILA 等前沿 VLA/VLM 工作有深入了解者优先。
加分项：
● 在 CVPR, ICCV, NeurIPS, ICRA, IROS 等顶会发表过论文或有在投经历。
● 有大模型微调、强化学习（RL）或模仿学习（IL）实际项目经验。
● 具备优秀的逻辑思维能力，能主动提出并验证科研 Hypothesis（假设）。
● 可长期实习（6个月以上）者优先。
三、 待遇与福利
1. 生活保障： 提供基本生活补贴，针对表现优异、有成果产出（如顶会中稿）者发放额外科研奖励。
2. 校园资源： 协助办理清华大学饭卡，为符合条件的优秀实习生协调住宿。
3. 学术背书： 提供正式实习证明；表现卓越者可获得导师亲笔推荐信，助力申请海内外顶尖名校。
4. 项目参与： 直接参与国家级重大科研项目及校企合作前沿课题。
5. 多元形式： 支持远程（线上）实习，线下实习需提前预约工位。
四、 申请方式
请发送个人简历（PDF格式）至BOSS聊天界面。
