职位描述 1、主导智能座舱 AI 应用技术方案设计，明确系统架构、模块划分与技术选型，输出完整方案文档； 2、主导大模型和 Agent 相关技术的开发，包括意图理解、记忆能力、工具调用、任务规划、多智能体协同等技术模块； 3、协调跨团队研发力量，推动 AI 应用核心模块的开发、验证与优化； 4、针对车载端侧环境开展性能优化（如模型量化、资源调度），进行新技术预研（如边缘计算适配），实现从样机到量产的技术落地； 5、从交付视角梳理业务需求，评估技术可行性和成本，提出需求优化建议，确保产品功能与技术实现路径匹配，降低交付风险； 6、负责 AI 应用量产后的关键问题分析与解决（如兼容性、稳定性），定位根因并制定完善的解决方案，保障用户体验和系统可靠性。

1、计算机科学、人工智能、电子工程、软件工程等相关专业本科及以上学历（硕士优先）； 2、7年以上智能座舱、AI Agent、大模型应用、车载软件、智能硬件等方向相关经验； 3、熟悉自动驾驶或智能座舱领域业务优先，有 Robotaxi 相关经验更佳。 熟悉主流大模型（LLM、VLM 等）原理，包括 Transformer 架构、推理流程、微调机制（LoRA/Adapter/QLoRA 等）； 4、有 AI Agent 体系经验，包括意图识别、上下文记忆、多轮对话管理、规划与推理、工具调用（Tool/Function Calling）、多智能体协同等； 能够基于大模型构建任务链路（Task Pipeline）、知识库、插件系统或多 Agent 协作框架。 5、具备较强的系统分析与架构设计能力，可独立输出端到端的 AI 应用技术方案； 6、熟悉微服务、模块化设计、接口规范定义、SDK/服务化部署流程； 熟悉车载系统（如 Qualcomm、NVIDIA、Linux/QNX、Android Automotive）者优先。 7、熟悉端侧推理框架（TensorRT、ONNX Runtime、TFLite、QNN 等）； 8、掌握模型压缩与加速技术（量化、裁剪、蒸馏、算子优化）； 9、有车载资源调度（CPU/GPU/NPU）、多线程优化、内存优化经验。 10、精通 Python语言和Android开发，熟练掌握 C++/Java/Go 中至少两种； 11、有扎实的工程能力，包括性能调优、日志系统、CI/CD、单元测试与代码质量管理； 12、有云边端协同开发经验者优先（如边缘计算集群、模型云端训练 + 端侧推理）。 13、能够从业务需求出发，拆解 AI 应用功能、识别技术依赖关系与风险点； 14、具备良好的沟通能力和协作能力，能与产品、算法、系统、测试协同推进交付。