岗位职责
- 深入分析用户需求与使用场景，设计自然流畅的交互逻辑，如多轮对话、情感识别及场景化服务；
- 参与并负责智能座舱多模态大模型的算法设计与选型，涵盖语音交互、视觉感知、个性化推荐等场景；
- 构建座舱领域专用数据集，设计数据增强与清洗策略，支撑模型训练与迭代；
- 优化RAG技术体系，包括向量检索、ES检索及图数据库检索方案，提升语义理解与知识融合能力；
- 设计、开发基于大模型的各类智能体，提高领域内的准确性和性能，并参与群体协作、联动；
- 了解并关注模型在云侧及端侧的工程化部署技术，优化模型结构，确保低延迟与高稳定性，跟踪行业动态、技术趋势，提出突破性技术方案并推动POC验证。
职位要求
- 计算机科学、人工智能等相关专业硕士研究生及以上学历，5年以上AI算法开发经验，3年以上智能座舱领域经验；
- 掌握多模态/语言大模型底层原理，包括模型结构差异、位置编码及并行训练算法；
- 熟悉深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），熟悉大模型训练与优化技术（LoRA、P-Tuning、分布式训练）；
- 主导过智能座舱大模型落地项目，涵盖算法设计、数据构建及工程化部署全流程；
- 有语音交互、计算机视觉或个性化推荐系统开发经验，熟悉车载场景数据特点与隐私保护要求；
- 较强的问题解决能力与技术文档撰写能力，能够独立分析并优化复杂算法流程。
