大模型与VLA技术差异 - 所有依赖大模型的方案都可归为大模型岗位 包括VLM和VLA等技术方向 关键技术涉及微调 轻量化 量化和部署等 [2] - VLA概念包含执行环节（Vision+Language+Action） 属于端到端技术范畴 当前行业存在两阶段（大模型+Diffusion）和单阶段（纯大模型）两种实现方案 [2] - 大模型在自动驾驶领域应用需进行场景适配 例如采用qwen等模型进行微调以提升场景理解与预测能力 [2] 岗位需求与薪资水平 - 大模型研发工程师岗位月薪范围30k-80k 工作地点覆盖深圳/上海 [2] - VLA/VLM大模型算法岗位月薪达40k-100k 工作地点包括北京/上海/杭州 要求3-5年自动驾驶或AI算法经验 [8] - 端到端/VLA工程师需参与驾驶系统全流程研发 包含数据集构建 模型调优及闭环评测系统开发 [6] 核心技术能力要求 - 需精通Transformer架构及多模态大模型训练 熟悉PyTorch/DeepSpeed等框架 具备轨迹预测或决策规划项目经验 [9] - 优先考虑顶会论文发表者（CVPR/ICCV等）或算法竞赛获奖者（ACM/IOI） 需掌握模仿学习/强化学习技术 [5][9] - 视觉大模型方向要求搭建数据pipeline 探索数据合成技术 优化垂直场景下的模型推理性能 [5] 前沿技术应用方向 - 研发重点包括千亿参数级大模型训练 驾驶场景生成式模型开发（Diffusion/LLM）以及多模态数据挖掘 [11] - 需探索大模型在自动驾驶的创新应用 如视觉-语言-行为的多模态决策系统 融合模仿学习与强化学习技术 [10] - 行业关注世界模型与仿真场景构建 要求熟悉nuScenes/Waymo等数据集 具备量产项目经验者更具竞争力 [11]