一、工程机械车载AI及端云协同能力建设 ： 1）负责大语言模型、视觉语言模型、端侧小模型在工程机械车载场景中的选型、适配、训练与部署； 2）构建云端大模型与车端小模型协同的技术方案，支撑车端实时交互与控制内容； 3）负责车载AI相关能力在工程机械设备上的智能化应用落地。 二、面向智能座舱的AI应用建设 ： 1）负责车端语音智能交互、如：车况查询、故障解析、维修建议、作业提醒等AI应用能力建设； 2）参与车载AI工具调用能力建设，包括车辆数据调用、故障码解析、设备状态查询、知识库检索等； 3）提升车载AI在实际作业场景中的准确性、稳定性和可用性； 三、边端大模型训练、优化与评测 1）负责车载AI训练数据集建设，包括指令数据、问答数据、故障诊断数据、设备状态数据等； 2）负责决策模块优化、模型微调、模型评测和效果迭代，降低模型幻觉和错误响应； 3）负责模型推理效率优化，推动模型在云端和边端环境中的部署应用； 四、车载AI决策辅助能力建设 1）围绕安全提醒、效率优化、作业建议、故障预警等场景，建设车载AI辅助决策能力； 2）参与车载AI记忆系统、安全策略、工具调用策略和人机交互策略设计； 3）结合设备数据和业务场景，持续提升车载AI对工程机械作业的理解和辅助能力； 五、技术验证与协同推进： 1）负责技术方案设计、原型验证、测试评估和上线支持； 2）协同车联网、研发、服务、产品线等团队完成需求分析、接口对接和应用推广； 3）跟踪大模型、车载AI、端云协同等技术发展，推动相关技术在工程机械场景中的应用。

一、本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、自动化、车辆工程、机器人等相关专业。 二、工作经验：3年及以上人工智能或大模型应用相关经验，有车载AI、智能座舱、工业设备AI助手、大模型应用开发经验者优先。 三、知识要求： 1、熟悉大语言模型应用技术，了解Agent、Function Calling、Text2SQL、RAG、Prompt Engineering、模型微调等技术路线； 2、了解大模型私有化部署、推理加速、模型压缩、模型评测等相关技术； 3、熟悉Python、PyTorch、Transformers、LangChain/LlamaIndex、向量数据库等常用开发框架和工具； 4、了解车联网、CAN数据、TBOX数据、故障码、设备运行状态数据者优先。 四、基本技能： 1、具备大模型应用系统设计、开发和工程化落地能力； 2、具备模型调用、工具调用、数据接口对接和系统集成能力； 3、具备训练数据集构建、提示词优化、模型效果评估能力； 4、具备一定的文档编写、方案设计和跨团队沟通能力。 五、需具备能力： 1、算法问题分析与解决能力； 2、工程化开发与系统集成能力； 3、跨部门沟通协作和项目推进能力； 4、较强的学习能力和问题闭环能力。 六、特殊要求：有车载AI、智能座舱、车联网、工业设备智能助手、端侧大模型部署经验者优先。