1.整体软件架构设计与AI化重构 负责扫地机器人整机软件系统的架构设计，主导从“传统规则驱动”向“AI模型+数据驱动”的演 进，构建可自迭代的智能软件体系。 2.AI原生方案落地 基于大模型（LLM）、视觉大模型（VLM）、强化学习（RL）等AI技术，设计并实现扫地机器 人的环境感知、决策规划、交互理解等核心软件方案。例如： ●自然语言控制（“先扫卧室，再扫客厅”） ●动态避障与长尾场景识别 ●故障自诊断与对话式用户引导 3.AI辅助开发流程搭建 引入并落地AI编码助手、代码自动生成、测试用例智能生成等工具链，提升软件团队的开发效 率与代码质量，实现“人+AI”协同开发模式。 4.软件系统全链路效率优化 包括嵌入式系统（RTOS/Linux）、SLAM建图、路径规划、多传感器融合等模块的调度与性能 调优，确保AI模型在算力受限平台（如边缘端）的实时运行。 5.团队能力建设 组建并培养具备AI工程化能力的软件团队，制定AI工具使用规范，推动团队从传统嵌入式开发 向“AI Native Software Engineering”转型。

硬性条件： ●统招本科及以上学历，计算机、自动化、机器人等相关专业，8年以上嵌入式/机器人/智能驾 驶软件经验，其中至少3年技术管理经验 ●精通C++/Python，熟悉嵌入式Linux或RTOS下的软件架构与性能优化 ●有实际使用AI工具（如GitHub Copilot、Cursor、Codeium等）完整搭建过软件模块或系统 的项目经验（需提供案例） ●理解主流AI模型（CNN/Transformer/LLM）的基本原理，能独立完成模型在边缘设备上的部 署与推理加速（如TensorRT、TFLite） ●熟悉扫地机器人核心软件栈：SLAM、路径规划、传感器驱动（激光/视觉/ToF/IMU等） 加分项： ●有智能驾驶车企经验或扫地机器人量产产品软件负责人经验优先（科沃斯/石头/追觅/云鲸 /iRobot等背景优先） ●使用LangChain、RAG、Agent框架开发过机器人/智能驾驶交互或决策系统 ●主导过AI自动生成代码、自动修复Bug、自动生成单元测试等工程实践 ●有ROS/ROS2系统大型项目落地经验