当我们谈大模型和vla岗位的时候，究竟有哪些内容？（附岗位）

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最近有小朋友去投大模型和vla相关的岗位，来咨询峰哥。询问两者有什么差异，vla和端到端有什么区别？这里也和大家做个分享。

首先，所有依赖大模型的方案，都可以叫大模型岗位，包括VLM、VLA这类。自驾领域经常采用qwen这类大模型做微调，适配自驾场景的理解或者预测。关键技术：微调、轻量化、量化、部署等；

其次VLA的概念还有执行（action，vision+language+action=VLA），VLA可以是属于“端到端”这一概念！从数据源到执行。业内目前有两种VLA方案，两阶段：基于大模型+Diffusion（比如理想，信息提取+轨迹输出），单阶段完全基于大模型的方案比如OpenDriveVLA（输出轨迹）。

这样描述我想大家应该都能理解了，对应岗位的技术基本围绕大模型、diffusion还有数据生成等，是一个值得投入的研发方向。自动驾驶之心也为大家推荐一些岗位，希望有一定经验的大佬投递。详细公司与级别欢迎底部咨询我们！！！！

1）大模型研发工程师

base：深圳/上海；

待遇：30k-80k/月

岗位描述：

• 熟悉多模态大语言模型，基于现有的大模型进行微调，优化模型在垂直业务场景(自动驾驶、机器人中的reasoning/knowledge)的性能。

• 深度参与视觉大模型VLM、VLA等前沿方向在自动驾驶中的应用，包含不仅限于数据pipeline搭建、模型微调、模型性能评估，探索数据配比、数据合成相关的前沿技术。

岗位要求：

• 熟悉Transformer、图文多模态、LLM、大模型预训练方法，并且有相关模型训练实际经验;

• 在CVPR/ICCV/ECCV/NeurPS/ICLR/ACL/EMNLP等学术顶会有相关论文发表，或在相关国际竞赛中取得优异成绩者优先。

• 有ACM/IOI/NOI/Top Coder等算法竞赛获奖经历优先。

2）端到端/VLA工程师

base：深圳/上海

待遇：30k-80k/月

职位描述：

End-to-end driving system研发与落地，负责端到端/VLA模型结构搭建与调优，高质量大规模训练数据集构建，设计路径规划评估，闭环评测系统研发。持续关注并跟踪自动驾驶及人工智能领域的最新技术进展，进行新技术的调研和探索。

职位要求：

• 计算机视觉基础扎实，熟悉主流技术路线，熟练使用pytorch等训练框架；

• 有轨迹预测相关研究经验的优先；

• 有LLM/MLLM/VLM研发经验的优先；

• 在CVPR/ICCV/ECCV/NeurPS/ICLR/ACL/EMNLP等学术顶会有相关论文发表，或在相关国际竞赛中取得优异成绩者优先。

• 有ACM/IOI/NOI/Top Coder等算法竞赛获奖经历优先。

3）VLA/VLM大模型算法

base：北京/上海/杭州

待遇：40k-100k/月

岗位职责：

• 负责自动驾驶领域VLA/VLM核心算法研发，推动视觉-语言-驾驶行为的多模态决策系统落地

• 设计端到端驾驶策略学习框架，融合模仿学习、强化学习等技术优化驾驶决策生成

• 开发基于多模态大模型的场景理解与行为预测系统，支持复杂交通场景的认知与推理

• 探索大模型（LLM/VLM）、生成式模型（Diffusion Policy）在自动驾驶的创新应用

• 协同感知、预测、控制模块团队，实现算法在量产系统的工程化部署

岗位要求：

硕士及以上学历，计算机/人工智能相关专业，3-5年自动驾驶或AI算法经验

精通VLA/VLM架构，具备多模态大模型（Transformer-based）训练调优经验，熟悉PyTorch/DeepSpeed/FSDP框架

熟悉自动驾驶技术栈（轨迹预测、决策规划），有模仿学习/强化学习项目落地经验

具备以下至少两项能力：

1）千亿参数级大模型训练与优化

2）驾驶场景生成式模型（Diffusion/LLM）开发

3）多模态数据挖掘与驾驶策略预训练

4）世界模型与仿真场景构建

熟悉主流自动驾驶数据集（如nuScenes/Waymo），有量产项目经验者优先

顶会论文（CVPR/ICCV/CoRL等）或专利成果者优先

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