（先加微信：duke-simon 拿项目手册，画像精准再做单-岗位比较多请截图咨询）1. 参与车联网大数据AI算法的设计与开发，承担大模型应用、智能诊断、端侧推理等方向的关键模块研发，确保算法效果与工程落地质量。 2. 负责大模型在特定场景的适配与微调，包括Prompt工程实施、RAG检索链路开发、模型评测与推理服务封装，支撑智能诊断与体验洞察等产品功能。 3. 承担端侧AI推理能力的建设任务，负责模型量化、蒸馏、剪枝等轻量化技术的具体实现与调优，完成在车端异构算力上的部署与性能验证。 4. 参与多模态数据融合算法模块开发，对车辆传感器、语音、图像、时序数据进行联合特征工程与模型训练，支撑AI智能诊断平台的功能迭代。 5. 参与算法工程化体系建设，负责数据回流、自动标注、模型训练评测及OTA部署链路的模块开发与维护，落实模型版本管理与效果监控规范。 6. 跟踪前沿技术并协助技术预研，独立解决负责模块的技术难点，输出技术文档和最佳实践，辅导初级工程师成长。

（先加微信：duke-simon 拿项目手册，画像精准再做单-岗位比较多请截图咨询）1. 学历要求：本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化等相关专业。 2. 工作经验：5年以上AI算法开发经验，有车联网、物联网或移动端AI应用开发经验者优先，有量产项目参与经验者加分。 3. 其他： ① 熟练使用Python和C++，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架，具备独立完成模型训练、调优及部署的能力；对Transformer及大模型（如LLaMA、ChatGLM等）微调有一定实践经验。 ② 熟悉TensorRT、ONNX Runtime等至少一种端侧推理引擎，有模型量化、剪枝或蒸馏的实际操作经验，具备在嵌入式或边缘设备上部署模型的能力。 ③ 了解时序数据处理、多模态学习等相关算法，在驾驶行为、预测性维护或智能诊断等至少一个场景中有过应用实践。 ④ 熟悉至少一种云平台AI训练服务，具备分布式训练任务提交与调试经验，了解MLOps基本流程，能搭建简易的自动训练-评估流水线。 ⑤ 具备良好的工程习惯和模块化设计思维，能独立完成模块级方案设计与实现，具有较强的自驱力与持续学习意愿，善于沟通协作与问题闭环。 ⑥ 有端侧大模型部署、多模态交互或车端语音助手开发经验者优先；在相关领域发表过论文或持有专利者优先。