招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 平台架构与开发：负责机器人服务平台的整体架构设计与全栈开发，构建高可用、可扩展的云端服务，保障业务的稳定性与可用性；
2. 数据链路建设：负责机器人本体数据上报的接收、处理、存储与管理完整链路建设，支撑机器人数据的实时采集、流式计算与离线分析；
3. 平台能力建设：负责机器人监控、诊断、运营等平台能力的开发与迭代，包括设备状态监控、告警、远程诊断、日志分析、OTA 运营等，持续提升机器人集群的运维效率与问题闭环能力；
4. 运控工具开发：负责机器人和灵巧手的运动控制工具开发，覆盖研发调试与 C 端量产场景的落地使用，提升研发调试效率与量产部署体验；
5. 全栈交付：独立完成前后端功能的设计、开发、测试与上线，与算法、硬件、测试等团队紧密协作，快速响应业务需求并推动落地。
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化、机器人等相关专业，5年以上软件开发经验；
2. 熟悉 Go / Java / Python 至少一门，熟悉微服务架构，具备高并发、分布式系统的设计与开发经验；
3. 熟悉 TypeScript / React / Vue / Eelectron / Android等主流前端技术栈，具备Web端 / 移动端 / 桌面端开发经验
4. 熟悉 Kafka / MQTT / EMQ 等消息中间件，具备大数据上报接入、消息队列治理与可靠性保障的实践经验，具备 Flink / Spark Streaming， Hadoop / Spark / Hive的实时计算或离线计算经验者优先；
5. 熟悉 Kubernetes / Docker / 云服务，具备系统稳定性、可观测性（Prometheus / Grafana / ELK 等）建设经验者优先；
6. 了解机器人运动控制、ROS / ROS2、EtherCAT / CAN 等总线协议，具备机器人调试工具或嵌入式上位机开发经验者优先；
7. 熟练使用 agentic coding 进行全栈开发（如 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程工作流），能借助 Agent 高效完成从需求拆解、编码实现到测试上线的完整交付；熟悉 spec-driven development、harness 等 AI 研发范式，具备用规格说明驱动开发、为 AI 编码构建评测护栏/工具链的实践经验，能将 AI 研发工作流落地为团队工程效率提升者优先；
8. 具备良好的系统设计能力与工程素养，代码质量意识强，有从 0 到 1 搭建平台经验者优先；
9. 自驱力强，能独立推动复杂项目落地，沟通协作顺畅，适应快节奏迭代。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. AI Agent智能体人因机理研究：围绕大模型Agent“自主规划、主动服务、记忆迭代、行为决策”交互闭环，研究智能体拟人化行为边界、交互节奏、认知负荷特征、人机信任机制，解决Agent主动干预混乱、决策不可预期、多轮交互断层等核心人因问题。
2. 跨设备全场景协同人因研究：针对车载、穿戴、手机、家居多终端AI助手互联互通场景，研究跨端任务接续、状态同步、场景切换、设备优先级调度的人因规律，搭建多终端一致、低干扰、无缝流转的协同交互人因准则。
3. 多模态融合交互人因验证：针对语音、视觉、手势、情感感知、文本融合交互场景，开展用户行为实验、认知测评、场景模拟测试，量化分析多模态信息过载、注意力分配、交互歧义、误触发等人因痛点，输出可落地的交互优化方案。
4. 拟人化AI交互体验体系搭建：研究AI助手人格一致性、情绪共情、交互礼仪、场景化适配机制，平衡AI智能性、拟人自然度、人机可控性与认知安全性，构建适配消费电子全场景的拟人化交互人因范式。
5. 研究成果沉淀：独立负责专项课题研究，输出人因实验报告、体验规范、技术白皮书，支持专利、学术论文、行业标准沉淀，助力公司前沿AI交互体验体系搭建。
任职要求
1. 学历背景：在读博士优先，优秀硕士可酌情考虑；人因工程、工程心理学、认知心理学、人机交互（HCI）、工业工程、认知科学等相关专业。
2. 能力基础：具备扎实的认知人因、人机工效、用户行为研究理论功底，熟练掌握实验设计、量化数据分析、用户测评、人因风险研判等研究方法，有独立开展科研课题的能力。
3. 方向匹配：对AI Agent智能体、大模型人机交互、多模态交互、跨设备协同、拟人化情感交互任意方向有研究积累或浓厚研究兴趣。
4. 综合素质：逻辑严谨、科研执行力强，善于拆解前沿交互问题，能够将学术理论与工业产品场景结合，愿意长期深耕AI人机人因领域。
5. 加分项：有人机交互、智能座舱、AI助手相关课题/项目经验；有相关论文、专利、会议汇报经历；熟练掌握眼动、生理信号、行为数据采集分析工具。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、负责汽车配件后端研发工作，包括需求沟通，及功能设计与开发等；
2、和产品、测试、运营进行密切沟通，能够根据需求提出合理技术方案；
3、负责服务端的架构设计和开发、维护和升级；
4、参与老项目梳理和改造；
5、技术预研和技术难点攻关，保障系统性能、可用性、扩展性、伸缩性、安全性
任职要求
1，计算机相关专业本科及以上学历，拥有7年以上后端开发经验；
2，有AI实际应用经验，包括AICoding、AIOPS、AI工作提效等；
3、具备扎实的Java编程基础，熟悉常用的算法、数据结构、设计模式的应用，熟悉Spring-Boot、Dubbo、MyBatis等常用框架原理，对Redis、RocketMQ、MySQL等常用中间件有丰富使用经验；
4，参与过高并发或高可用系统设计与开发，能够从架构和细节分析解决系统问题和瓶颈；
5，深刻理解企业应用设计模式，有大型分布式系统设计开发经验，有架构经验，有领域驱动经验；
6，有强烈的上进心，团队沟通协作能力出色；
7，有Agent设计和实现经验者优先，有AICoding背景下复杂系统设计或重构经验者优先，有高可用性、高扩展性系统维护和升级经验者优先。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、负责车载电源供应商软件研发管控，覆盖全流程节点评审；
2、参与需求定义、软件设计评审、过程审核及样件验收，把控供应商交付质量；
3、运用FMEA、FTA工具进行失效分析与问题闭环管理；
4、主导基于ISO 26262、ASPICE等标准的软件合规性评估，审核供应商测试报告；
5、将AI应用于FMEA智能辅助分析、测试报告智能审核、供应商风险预警等核心流程；
6、搭建供应商管理知识库与AI工具，将专家经验结构化、可复用化，缓解专家资源瓶颈；
7、探索大模型在需求分析、文档生成、智能问答等场景的落地。
任职要求
1、电力电子与电力传动、电气工程、自动控制、汽车电子等相关专业博士；
2、扎实的电力电子功底：深入理解PFC、LLC、DAB等拓扑及软开关技术，熟悉SiC/IGBT等功率器件特性与失效模式；
3、了解嵌入式软件架构（AUTOSAR CP）、CAN通信、功能安全（ISO 26262）基本原理；
4、熟练掌握Matlab/Simulink，有数字电源开发调试经验者优先；
5、熟练掌握Python及常用机器学习/深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等）；
6、有将AI应用于工程问题的实际经验（故障诊断、寿命预测、知识图谱、NLP等均可）。
7、优秀的逻辑分析与结构化表达能力，善于跨部门沟通；
8、有创新意识，能主动识别流程痛点并推动改进；
9、有车载电源（OBC/DCDC）或功能安全（ISO 26262）/ASPICE相关项目经验；
10、有AI Agent、RAG、大模型应用开发经验；
11、发表过电力电子或AI方向高水平学术论文。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 深入理解自研芯片架构、指令集及性能瓶颈，开展面向业务场景的芯片亲和性算法设计与优化 。
2. 结合人车家等业务场景研究并实现前沿的模型优化、量化等技术 ，并针对目标芯片进行定制化适配与验证，并形成指导下一代芯片设计的算法输入 。
3. 探索并应用AI Agent等新范式开发与优化面向自研芯片的高性能AI Infra框架、编译器、算子库及运行时系统等系统软件。
4. 参与构建从算法模型到芯片部署的完整工具链、性能分析平台与自动化优化流程 。
任职要求
1. 算法与优化能力： 对主流神经网络模型（CNN, Transformer等）有深刻理解，有模型压缩（剪枝、量化、蒸馏）、神经网络架构搜索（NAS）或轻量化网络设计等研究或实践经验。
2.芯片与AI Infra能力： 熟悉至少一种处理器架构（CPU/GPU/NPU/DSP）的微架构特性，了解并行计算模型；具备AI编译器开发（如TVM, MLIR）、算子优化（如CUDA Kernel, Triton, TileLang等，有利用AI Agent新范式研发Kernel经验者将获特别青睐 ）、AI Infra框架开发或在特定硬件上进行深度性能调优的经验。
3. 系统与部署能力： 熟悉模型推理全流程（图优化、编译优化、内存管理等），有在边缘端或车载平台部署优化复杂模型的经验者优先。
4. 核心软性特质： 具备极强的好奇心、自驱力与跨界沟通能力 ，能够主动连接算法、AI Infra、芯片等多个领域的技术专家，高效协作推动复杂问题解决。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
负责智能座舱AI相关产品（AI Agent、主动智能交互、座舱感知、座舱多模态交互等）从需求预研、项目立项、方案设计、研发开发、集成测试、量产导入到上市交付的全生命周期项目管理，统筹座舱产品、研发、算法、质量等团队协同推进，保障项目全流程有序落地。
任职要求
1.本科及以上学历，AI人工智能相关专业优先，2年以上车载AI、AI agent、智能化领域项目管理经验；
2.熟练掌握IPD集成产品开发流程，了解汽车行业项目开发体系，能够独立制定座舱AI项目开发计划，可独立主导项目全流程管控；
3.具备极强的跨部门沟通、资源协调、问题推动落地能力，逻辑思维清晰，对项目进度、风险、质量具备敏锐的把控力，执行力突出，能够高效处理复杂跨团队协作问题与项目突发问题；
4.责任心强、迎难而上、有创新性思维和落地能力。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、主要从事 IoT 智能体（Agent）系统的核心架构研发，聚焦大模型驱动的 Agentic 应用在智能家居场景的深度落地：；
2、IoT Agentic 智能体框架：设计并实现面向智能家居场景的大模型 Agent 系统，基于多层规划-执行循环架构，实现自然语言到设备操作的自主决策与智能编排，支持多步任务规划、并行执行、容错降级与动态重规划等核心能力；
3、云-边-端 Agent 协同：探索边缘中枢 Agent（Rust）与云端 Agent 的协同架构，实现本地低延迟执行与云端复杂推理的最优分配，支持 MCP/A2A 等开放协议的设备能力暴露；
4、长期记忆与视觉感知融合：构建跨会话长期记忆系统与视觉感知能力（摄像机场景理解、家庭成员识别、空间状态感知），结合环境传感数据实现基于用户习惯和实时家庭状态的主动智能服务。
任职要求
1、计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历；
2、扎实的系统编程能力，精通 Python（asyncio 异步编程），熟悉 Rust/Go 中至少一种语言；
3、对大语言模型应用有深入理解，熟悉 function calling、ReAct、RAG、Agent 框架等技术；
4、熟悉分布式系统设计，有 Redis、消息队列、微服务架构等实践经验者优先；
5、了解 IoT/智能家居领域，熟悉设备协议（MQTT/物模型）或有智能助手开发经验者优先；
6、具有较强的工程落地能力，关注代码质量与系统可靠性，有开源项目贡献经验者优先。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
负责 AI 项目的整体推进与交付管理，核心目标是保障跨团队协作顺畅、里程碑按期、风险可控、上线可落地。
核心职责
1. 负责 AI 项目全生命周期管理：立项、计划、排期、资源协调、上线、复盘
2. 拆解业务目标为可执行计划，推进研发/产品/设计/测试/运营协同
3. 建立项目机制：周会、里程碑评审、风险看板、问题闭环
4. 管理需求变更与优先级，保证关键版本按期交付
5. 跟踪AI关键依赖，并推动落地
6. 对接内外部团队（含对方项目经理），明确边界、责任与交付物
7.输出管理汇报：进展、风险、阻塞、决策项与资源诉求
任职要求
1. 5 年以上互联网项目管理经验，2 年以上 AI/智能产品交付经验
2. 具备复杂跨团队项目推进能力，能处理多线并行与依赖冲突
3. 熟悉 AI 产品常见交付链路（模型接入、客户端联调、灰度上线）
4. 强执行力与沟通能力，擅长推动问题闭环
5. 能产出高质量项目文档（计划、周报、风险台账、复盘）
加分项
1. 有移动端 AI Agent 或系统级 AI 功能交付经验
2. 有大规模版本发布、灰度策略、线上应急管理经验
3. 有跨公司/跨部门联合项目管理经验
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
MiMo 大模型团队正在寻找熟悉 sandbox、容器化和云原生基础设施的研发工程师，一起建设面向大规模强化学习训练的基础设施能力。
随着大模型 Agent 和代码能力训练进入大规模 RL 阶段，我们需要构建稳定、安全、可扩展的任务执行环境。你将参与设计和实现 sandbox 执行系统、容器调度平台、训练任务环境、隔离与资源管理机制，为大规模 Agent 任务、代码执行任务和 RL 训练提供底层 infra 支撑。
工作职责
1. 设计和建设面向 RL 训练的 sandbox 执行环境，支持代码运行、工具调用、浏览器自动化、文件系统操作、网络访问控制等能力。
2. 基于 Docker、Kubernetes 等技术，构建可大规模调度的容器化任务运行平台，支持高并发、多租户、可观测、可恢复的训练任务执行。
3. 参与大规模 RL 训练 infra 的 scaling，包括任务分发、资源调度、环境复用、状态隔离、失败恢复、日志采集和性能优化。
4. 建设安全隔离机制，降低模型生成代码、Agent 工具调用和自动化执行带来的安全风险，包括权限控制、系统调用限制、网络隔离、资源限额等。
5. 与模型训练、Agent 框架、数据和评测团队合作，将训练任务需求转化为稳定可用的执行环境和平台能力。
6. 分析大规模训练过程中的系统瓶颈和故障问题，持续优化调度效率、资源利用率、任务吞吐和环境稳定性。
7. 参与内部平台工具建设，包括任务管理、运行监控、日志查询、环境调试、指标看板和自动化运维能力。
任职要求
任职要求
1. 熟悉 Linux 系统、进程模型、文件系统、网络、权限控制和资源隔离机制。
2. 熟悉 Docker、containerd、Kubernetes 等容器化和云原生技术，有实际生产环境使用或平台建设经验。
3. 理解 sandbox / 隔离执行环境的核心问题，包括安全边界、资源限制、网络隔离、文件系统隔离、进程生命周期管理等。
4. 熟悉至少一种后端或脚本语言，如 Go、Python、Rust、JavaScript / TypeScript、Shell 等，能够独立开发 infra 工具或平台服务。
5. 具备分布式系统和基础设施工程意识，理解任务调度、队列、服务发现、监控告警、日志系统、故障恢复等常见机制。
6. 对大模型训练、Agent 执行环境、代码运行平台或 RL 训练基础设施有兴趣，愿意深入理解训练系统对 infra 的需求。
7. 具备良好的问题定位能力，能够在复杂系统中分析性能、稳定性和资源利用率问题。
加分项
1. 有大规模 Kubernetes 集群、在线执行平台、CI/CD 平台、Serverless、判题系统、代码沙箱或浏览器自动化平台建设经验。
2. 熟悉 Linux namespace、cgroup、seccomp、AppAr
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 跟进大模型端云协同推理前沿论文和成功实践，参与AI系统/端云推理框架核心技术的调研、开发与验证，输出行业领先的技术方案、论文或专利。
2. 共同开展 AI Agent框架端云模型调度与协同推理方案的开发：根据任务特征、运行环境与资源约束，决策"在哪算、用哪个模型、怎么协同推理"，并持续迭代策略效果。
3. 参与AI系统/ AI Agent 端云模型管理与运行时相关能力建设，保障多模型、多场景下的推理效率与稳定性。
4. 跟进大模型推理优化、模型压缩/加速、系统工程等方向的前沿进展，围绕时延、吞吐、成本、效果等核心指标做性能分析与优化，参与技术研讨和技术分享。
任职要求
1. 计算机、人工智能、软件工程、电子信息等相关专业在读硕士/博士，每周可到岗 4 天及以上。
2. 了解深度学习与大模型基本原理，对大模型的推理优化技术有基本认知。
3. 扎实的编程基础,熟悉 Python / C++ / Java / Kotlin 中至少一种；学习能力强，能快速上手新技术栈。
4. 有 AI Agent、推理编排或工具调用链路相关的研究或开发经验者优先。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、负责业务侧AI提效应用落地，基于 AI 工具开展工作流建设与专项分析，涵盖数据预处理、指标提取、数据可视化与业务方案输出；
2、参与云端平台建设，包括大数据监控 / 预警 / 分析功能的需求梳理、方案设计与效果图（原型）产出，并输出可评审的 BRD 需求文档；
3、参与部门数字员工（Agent）建设，包括对标信息检索、知识库数据治理、报告 / 图表自动生成等重复性业务沉淀为自动化工作流，持续挖掘并落地 AI 提效场景；
4、利用企业自研 & 商用 AI 工具，探索并推广数据分析、报告撰写、竞品对标等环节的工作提效路径。
任职要求
1、车辆工程、自动化、计算机科学、数据科学等相关专业，硕士优先；
2、较强的编程能力：熟练掌握 SQL，能独立编写复杂查询完成多表关联分析；熟练掌握 Python，具备数据处理与可视化经验，掌握至少一种主流 BI 工具；
3、熟练使用主流 AI 工具及 Prompt 工程，能设计结构化提示词模板提升输出质量；了解 LLM、RAG、Agent / 工作流编排的基本原理，对机器学习算法有基本认知，有 AI Agent / 自动化提效相关项目或竞赛经验者优先；
4、了解汽车高压架构、电子电气架构、CAN/LIN 总线、热管理、高压安全、功能安全等概念，熟悉整车能量流 / 能耗分析者优先；
5、具备良好的逻辑思维、数据敏感度和快速学习能力，能独立拆解并解决问题；
6、责任心强，具备优秀的团队协作精神与业务沟通能力。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-16
1. 建设 Agent 评测与自动化测试体系，覆盖任务完成率、推理、工具调用、鲁棒性及端到端、Prompt、对抗测试，集成 CI/CD。
2. 负责 Agent 任务识别、意图拆解与异常治理，完善链路追踪、问题定位及故障恢复。
3. 推动大模型与多模态能力落地，完成能力评估、工具集成及效果优化，兼顾性能、成本与可维护性。
任职要求
1. 相关专业本科及以上学历，3 年以上 NLP/CV/多模态或大模型应用研发经验。
2. 熟悉深度学习、Transformer 及 PyTorch，理解大模型能力边界；有训练、微调经验者优先。
3. 熟悉 Agent 技术栈及 Prompt、RAG、Function Calling，有实际项目落地经验。
4. 熟练使用 Python，具备服务开发与测试能力，了解 vLLM、TGI 等推理框架。
5. 能结合日志、调用链路及评测数据定位问题，优化效果与稳定性；有自动化测试、CI/CD 或平台建设经验者优先。
6. 熟悉 AI Coding，能独立审查、验证生成代码，具备跨团队协作与交付能力。
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