1. 主导面向汽车领域的垂类大模型（多模态、VLA、世界模型等）架构设计与研发。 2. 探索大模型在智能座舱、自动驾驶、研发设计等场景的融合应用与技术突破。 3. 构建模型训练与调优体系，解决数据稀缺、泛化能力等关键技术问题。 4. 跟踪大模型前沿技术（如MoE、长上下文、具身智能等），规划技术迭代路径。 5. 指导团队完成模型开发与实验，撰写核心技术专利与论文。 6. 统筹数据、算法、算力资源，推动模型从预训练到微调、对齐的全流程落地，确保模型在业务场景中的效果（如知识问答准确率、多模态理解能力）。 7. 跟踪国际前沿大模型技术（如LLaVA、Gemini、Sora等），结合主机厂需求进行技术引进与创新。

1. 博士学历（优秀硕士可放宽），人工智能、计算机视觉、自然语言处理等相关方向。 2. 深入掌握大模型原理，具备从头训练或深度优化百亿参数级以上模型的经验。 3. 熟悉多模态学习、视觉语言模型（VLA）、世界模型等技术，有相关项目成果。 4. 精通分布式训练框架（DeepSpeed、Megatron等），具备大规模GPU集群优化经验。 5. 精通Transformer架构及变体，熟悉大模型预训练、微调、对齐（RLHF / DPO）等核心技术，有百亿级以上参数模型训练经验。 6. 具备创新思维与钻研精神，在顶级会议（CVPR / NeurIPS / ICLR等）发表论文者优先，有汽车行业垂类大模型研发经验（如自动驾驶感知模型、智能座舱对话模型）者优先。