Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
围绕 AI 安全隐私 与 AI for Security 两大方向，聚焦智能体安全隐私与 HyperOS 系统安全，开展前沿技术研究与工程落地：
1、智能体安全与隐私保护：面向手机端智能体的安全与隐私风险，研究智能体在授权管控、隐私保护、攻击检测与防御、自动化攻击与安全评测、MCP/Skill 供应链安全、多模态安全等方面的核心技术，构建覆盖智能体全生命周期的纵深防御体系，落地到 MiClaw->超级小爱 产品。
2、AI 驱动的安全能力（AI for Security）： 研究利用大模型等 AI 技术赋能安全能力建设，探索智能化的漏洞挖掘、分析与防护，以及 AI 在安全运营与生态治理中的应用，提升系统安全的自动化与智能化水平。
3、隐私计算与可信执行： 研究面向 AI 场景的隐私计算与机密计算技术，保障用户数据在处理与推理过程中的机密性与可信性，构建隐私安全的可信底座。
任职要求
1、计算机科学与技术、人工智能、AI 安全、信息安全、AI 隐私、密码学、操作系统、软件工程、数学、物理等相关专业博士；
2、至少 1 篇 CCF-A 类安全或 AI 顶会论文（IEEE S&P / CCS / USENIX Security / NDSS / NeurIPS / ICML / ICLR / ACL 等），以一作或学生一作为佳。
技术能力要求
1、具备扎实的安全基础，掌握基本的安全原理与攻防思维；
2、熟悉主流 LLM/Agent 框架内部机制，具备大模型微调和强化学习经验；
3、在智能体安全、大模型安全与隐私保护等方向有研究或工程积累；
4、在大模型辅助漏洞挖掘、模糊测试、程序分析、二进制分析等方向有研究或工程积累；
5、熟悉机密计算与可信执行环境（Intel TDX / ARM CCA / AMD SEV-SNP / NVIDIA CC 等），有相关研究或工程经验；
6、具备扎实的系统级编程能力（C/C++/Rust/Python），能独立完成安全分析工具或原型系统开发。
加分项
1、熟悉多模态大模型相关技术，对多模态安全有研究者；
2、对 GDPR、个保法等隐私保护规范体系有一定了解者；
3、在 Kaggle、天池、KDD Cup 等 AI 算法竞赛，或 CTF、DataCon 等安全攻防竞赛中获奖者；
4、有 CVE 挖掘、知名开源安全项目或开源大模型项目贡献经历者。
软性要求
1、对 AI 安全前沿保持敏锐，具备持续学习和快速掌握新技术的能力；
2、具备良好的沟通协作能力，能与高校、跨部门团队高效配合；
3、有较强的主动性和责任心，能推动研究成果从理论到工程落地。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1. 毫秒级信号数据预处理
负责高频秒级时序信号的清洗、降噪、归一化、分段对齐等数据处理工作，构建标准化的信号分析数据集，保障数据质量与后续分析的准确性。
2. 特征挖掘与模式沉淀
结合业务场景需求，从时域、频域、时频域等多维度挖掘信号的功能特征与异常模式，梳理特征与业务问题的关联规律，沉淀可复用的特征体系。
3. 大模型融合算法开发
基于大语言模型能力，设计并实现信号问题的自动定位、智能分类、辅助根因分析等算法方案，探索大模型在时序信号分析场景的落地路径，提升问题排查效率。
4. 分析工具开发与优化
将算法能力封装为可复用的分析工具、脚本或可视化功能，支撑业务团队的日常问题排查与数据分析需求，持续优化工具的易用性与分析效果。
5. 业务需求对接与迭代
深度理解业务场景与痛点需求，协同业务、研发团队对齐算法目标，根据业务反馈持续迭代优化特征体系与算法方案。
任职要求
1. 本科及以上在读学生，计算机科学与技术、电子信息、自动化、统计学、数学等相关专业，2027 届及以后毕业生优先。
2. 具备扎实的数据处理能力，熟练使用 Python 语言，精通 Pandas、NumPy 等数据处理库，能够独立完成时序数据的清洗、统计与分析工作。
3. 掌握机器学习、深度学习基础理论，熟悉分类、异常检测、时序分析等常见算法，有相关项目、竞赛或科研经验者优先。
4. 了解主流大语言模型的使用逻辑与调用方式，有 Prompt 工程、大模型 API 开发、RAG 应用等相关经验者优先。
5. 具备良好的业务理解能力与逻辑思维，能够快速拆解业务需求并转化为可落地的算法方案，有较强的沟通协作与问题解决能力。
6. 实习保障：每周可到岗 4 天及以上，实习周期不少于 3 个月，可长期实习者优先。
加分项
- 有时序信号处理、故障诊断、工业监控、运维 AIOps 等相关领域项目或研究经验
- 熟悉 SciPy、PyWavelets、librosa 等信号处理工具库，有信号特征工程实战经验
- 熟悉 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，有模型微调、小模型蒸馏相关经验
- 有大模型 Agent 开发、数据分析工具化产品、可视化看板开发经验
- 具备较强的工程落地能力，能够独立完成从算法原型到工具化输出的全流程
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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Recruitment status unknown · Last observed 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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1、跟进视觉大模型前沿技术动态，开展行业技术调研、方向探索与算法可行性验证；
2、负责手机相机影像核心功能的方案定义、算法设计、模型研发与持续迭代优化；
3、推进前沿技术向相机端侧功能落地，支撑旗舰机型量产交付，完成技术能力商业化落地与价值转化；
4、参与研发体系、训练推理框架、数据平台及工程基建的搭建与优化，提升整体研发效率；
5、沉淀核心技术与创新成果，推动技术学术化输出，产出高价值、行业级科研成果与技术专利。
任职要求
1、学历与专业：计算机、人工智能等相关专业博士学历；研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别、深度学习、视觉大模型、多模态模型等；
2、大模型能力：精通大模型训练范式与开发流程，对大模型预训练、后训练、强化学习（RLHF/RL）、Agent体系等具备深入理解与成熟项目经验；
3、影像算法背景：具备扎实的手机影像知识，熟悉基础画质、场景理解等核心模块；了解 ISP 流程与图像后处理算法，包括但不限于去噪、超分辨率、HDR、人像虚化（Bokeh）等；
4、模型与工程能力：熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架；深入理解 Stable Diffusion、FLUX 等主流视觉大模型及多模态模型；精通模型蒸馏、剪枝、量化等小型化与端侧优化技术；
5、开发基础：熟练掌握 C/C++、Python 编程语言；熟悉 Linux 开发环境，能熟练使用 Git、CMake 等工程化工具；
6、加分项：具备传统计算机视觉理论与实践经验优先；在 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会或顶刊发表论文者优先；在国际权威算法竞赛中取得优异成绩者优先。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、跟进视觉大模型前沿技术动态，开展行业技术调研、方向探索与算法可行性验证；
2、负责手机相机影像核心功能的方案定义、算法设计、模型研发与持续迭代优化；
3、推进前沿技术向相机端侧功能落地，支撑旗舰机型量产交付，完成技术能力商业化落地与价值转化；
4、参与研发体系、训练推理框架、数据平台及工程基建的搭建与优化，提升整体研发效率；
5、沉淀核心技术与创新成果，推动技术学术化输出，产出高价值、行业级科研成果与技术专利。
任职要求
1、学历与专业：计算机、人工智能等相关专业博士学历；研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别、深度学习、视觉大模型、多模态模型等；
2、大模型能力：精通大模型训练范式与开发流程，对大模型预训练、后训练、强化学习（RLHF/RL）、Agent体系等具备深入理解与成熟项目经验；
3、影像算法背景：具备扎实的手机影像知识，熟悉基础画质、场景理解等核心模块；了解 ISP 流程与图像后处理算法，包括但不限于去噪、超分辨率、HDR、人像虚化（Bokeh）等；
4、模型与工程能力：熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架；深入理解 Stable Diffusion、FLUX 等主流视觉大模型及多模态模型；精通模型蒸馏、剪枝、量化等小型化与端侧优化技术；
5、开发基础：熟练掌握 C/C++、Python 编程语言；熟悉 Linux 开发环境，能熟练使用 Git、CMake 等工程化工具；
6、加分项：具备传统计算机视觉理论与实践经验优先；在 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会或顶刊发表论文者优先；在国际权威算法竞赛中取得优异成绩者优先。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1.负责质量管理评审系统从 0 到 1 建设：主导产品的需求洞察、方案设计、上线验证与迭代闭环，沉淀可复用的评审流程与质量数据能力，支撑研发质量管控体系落地。
2.行业洞察与产品战略演进：深耕硬件研发数字化领域，持续跟踪市场趋势、行业标准与竞品动态，识别产品机会点，输出产品战略与演进路线并推动跨团队达成共识。
3.与产研测高效协同交付：紧密配合研发、测试、设计团队，主导需求拆解与优先级管理，把控关键里程碑与交付质量，保障高质量、可预期的交付节奏。
4.对接业务合作伙伴并推动闭环：建立与多个内外部合作伙伴的常态化协作机制，推动问题闭环解决，主导新需求从评估、对接到最终落地。
5.对产品价值与用户运营负责：以用户活跃、留存与满意度为核心指标，通过用户反馈与数据分析持续优化产品体验，提升业务价值感知。
6.实现AI 在产品中的落地：理解 AI Native 的产品组织方式，探索 Agent 协作及 AI 能力在业务场景中的应用，能灵活运用 AI 解决用户真实问题并沉淀为产品能力。
任职要求
1.经验与背景：5–10 年 B 端产品经理经验，完整经历产品全生命周期管理。
2.从 0 到 1 交付能力：独立主导过至少一个信息化 / 数字化产品从 0 到 1 的交付，产品设计与需求管理能力过硬。
3.用户运营意识：理解 B 端用户运营逻辑，对产品上线后的用户留存、活跃与满意度负责，能以数据驱动产品迭代。
4.执行力与责任心：自驱力强，能独立推动跨团队协作，在不确定环境中主动破局，对结果负责。
加分项：
1.领域经验：具备硬件研发质量领域的实施交付经验，或有 IPD / PLM / QMS 等相关体系或系统的落地经验。
2.行业背景：具备丰富的硬件研发、制造业信息化实施经验或知名咨询公司任职背景。
3.AI 产品落地经验：有 AI 产品从概念到落地的完整经验，或参与过 FDE/Vibecoding项目、硬件研发领域 AI 探索项目。
4.AI Native 认知：理解 AI Native 理念，有使用 Agent 协作解决实际业务问题的实践经验。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、负责企业级数据仓库设计、建模、规范以及研发工作；
2、深入理解业务需求，规划数据仓库建设的整体方向和技术路线，构建快速、准确、灵活、实用的数据仓库，挖掘发挥数据的价值；
3、保证数据仓库的及时、准确、稳定产出，构建好用的数据仓库；
4、打造行业一流的数据仓库团队；
5、与小伙伴一起调研和实践热门数据仓库组件和技术（数据湖、TiDB、FlinkSql、实时数仓等）；
6、探索 AI 与数仓的深度融合，推动 AI Agent、大模型在数据开发、数据治理、智能分析等场景的落地应用；
7、建设数仓智能体（Data Agent），实现自然语言驱动的数据查询、指标解读、异常归因等能力，降低数据使用门槛；
8、负责数据仓库的 AI 赋能体系搭建，包括但不限于：智能 ETL 开发辅助、数据质量智能巡检、元数据智能管理、智能运维等；
9、跟踪业界 AI+Data 前沿技术（Text2SQL、RAG、LLM4Data 等），结合业务场景进行技术选型与落地，推动团队 AI 能力建设。
任职要求
1、精通Unix/Linux操作系统下Java或Scala开发，有良好的编码习惯，有扎实的计算机理论基础；
2、熟练掌握大数据处理技术栈，有丰富的Hadoop/Spark的实际项目使用经验，使用过Flink/Doris/Holo等更佳；
3、大数据开发工作至少5-10年，有Hive数据仓库开发经验，有实时数据仓库开发经验者更佳；
4、具有优秀的业务理解能力、自我推动力，有较强的逻辑分析能力，对数据敏感，对大数据处理和分析技术充满激情；
5、熟悉数据仓库建设生命周期和流程规范，并掌握主题建模、维度建模理论者优先；
6、了解大模型原理与应用，有 LLM/RAG/Agent 等 AI 技术在数据领域落地的实践经验者优先；
7、熟悉 Text2SQL、智能数据治理、AI 辅助 ETL 开发等方向，具备将 AI 能力融入数据开发流程的意识和能力；
8、持续关注 AI+Data 前沿技术动态，有较强的学习能力和技术热情，愿意探索大模型与数仓的深度结合。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
参与底盘电控AI平台的前后端开发，完成模块设计、编码、联调与上线迭代。
负责平台后端接口（Spring Boot / RESTful）与前端页面（Vue / React）的开发与维护。
参与数据库表结构设计与SQL编写，完成日常数据读写及查询优化。
参与智能体（AI Agent）搭建、知识库与向量检索等AI应用功能的开发与落地。
结合底盘电控实际业务场景与工作流，推动AI能力在电控开发、测试、诊断等环节的业务落地。
配合项目开发、测试、上线及后续迭代，及时反馈任务进展。
任职要求
计算机、软件工程、人工智能、数据科学、电子信息、自动化等相关专业在读，可实习3个月及以上。
扎实掌握 Java / C++ / Python 至少一门语言，具备数据结构、算法、计算机网络、操作系统及面向对象基础。
了解 Vue 或 React 前端技术；具备 Java / Spring Boot、RESTful 接口等后端开发基础，有完整前后端项目经验者优先。
熟悉 MySQL，能编写日常SQL，了解表结构设计、索引及基本查询优化；熟悉 Redis、RabbitMQ 等中间件者优先。
了解大模型API调用、Prompt Engineering、RAG、向量检索、文档解析或AI Agent等技术，有AI应用开发实践者优先。
熟悉 HTTP、JSON、Git 等基本工具与规范，能进行前后端联调与问题定位。
具备主动学习能力、较强的问题分析与独立解决能力，沟通协作良好，有责任意识。
加分项
有编程竞赛、开源项目、个人项目、科研项目或软件开发实习经历。
有 GitHub / Gitee 代码仓库或可展示的项目作品。
有 Docker / Linux 使用经验。
对汽车电子、底盘电控（制动、转向、悬架等）或整车电子电气架构有兴趣或了解者优先。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、跟进视觉大模型前沿技术动态，开展行业技术调研、方向探索与算法可行性验证；
2、负责手机相机影像核心功能的方案定义、算法设计、模型研发与持续迭代优化；
3、推进前沿技术向相机端侧功能落地，支撑旗舰机型量产交付，完成技术能力商业化落地与价值转化；
4、参与研发体系、训练推理框架、数据平台及工程基建的搭建与优化，提升整体研发效率；
5、沉淀核心技术与创新成果，推动技术学术化输出，产出高价值、行业级科研成果与技术专利。
任职要求
1、学历与专业：计算机、人工智能等相关专业博士学历；研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别、深度学习、视觉大模型、多模态模型等；
2、大模型能力：精通大模型训练范式与开发流程，对大模型预训练、后训练、强化学习（RLHF/RL）、Agent体系等具备深入理解与成熟项目经验；
3、影像算法背景：具备扎实的手机影像知识，熟悉基础画质、场景理解等核心模块；了解 ISP 流程与图像后处理算法，包括但不限于去噪、超分辨率、HDR、人像虚化（Bokeh）等；
4、模型与工程能力：熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架；深入理解 Stable Diffusion、FLUX 等主流视觉大模型及多模态模型；精通模型蒸馏、剪枝、量化等小型化与端侧优化技术；
5、开发基础：熟练掌握 C/C++、Python 编程语言；熟悉 Linux 开发环境，能熟练使用 Git、CMake 等工程化工具；
6、加分项：具备传统计算机视觉理论与实践经验优先；在 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会或顶刊发表论文者优先；在国际权威算法竞赛中取得优异成绩者优先。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、跟进视觉大模型前沿技术动态，开展行业技术调研、方向探索与算法可行性验证；
2、负责手机相机影像核心功能的方案定义、算法设计、模型研发与持续迭代优化；
3、推进前沿技术向相机端侧功能落地，支撑旗舰机型量产交付，完成技术能力商业化落地与价值转化；
4、参与研发体系、训练推理框架、数据平台及工程基建的搭建与优化，提升整体研发效率；
5、沉淀核心技术与创新成果，推动技术学术化输出，产出高价值、行业级科研成果与技术专利。
任职要求
1、学历与专业：计算机、人工智能等相关专业博士学历；研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别、深度学习、视觉大模型、多模态模型等；
2、大模型能力：精通大模型训练范式与开发流程，对大模型预训练、后训练、强化学习（RLHF/RL）、Agent体系等具备深入理解与成熟项目经验；
3、影像算法背景：具备扎实的手机影像知识，熟悉基础画质、场景理解等核心模块；了解 ISP 流程与图像后处理算法，包括但不限于去噪、超分辨率、HDR、人像虚化（Bokeh）等；
4、模型与工程能力：熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架；深入理解 Stable Diffusion、FLUX 等主流视觉大模型及多模态模型；精通模型蒸馏、剪枝、量化等小型化与端侧优化技术；
5、开发基础：熟练掌握 C/C++、Python 编程语言；熟悉 Linux 开发环境，能熟练使用 Git、CMake 等工程化工具；
6、加分项：具备传统计算机视觉理论与实践经验优先；在 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会或顶刊发表论文者优先；在国际权威算法竞赛中取得优异成绩者优先。
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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。
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1.AI 赋能战略规划与落地推进：聚焦 AI + 材料、AI + 汽车等核心赛道，制定技术赋能路线图与关键里程碑，推动 LLM、AI Agent 等前沿技术从能力验证走向规模化业务落地，实现可量化的价值交付
2.技术价值叙事与生态影响力建设：将团队技术突破转化为业务方可感知的价值语言，打造标杆用户案例，策划技术分享与成果展示，拓展集团内外种子用户并推动产品规模化采纳
3.产品全生命周期管理与用户成功体系搭建：主导 AI 产品从 0 到 1 的完整生命周期，识别冷启动关键卡点并推动持续迭代，确保技术成果落地为用户可用、好用的产品能力
4.跨团队协同与研发节奏管理：对齐算法、工程与业务团队的技术愿景，拆解攻坚任务、协调内外部资源，破解跨域协作瓶颈，保障创新项目按计划从原型验证走向工程化交付
5.价值度量与知识沉淀：建立 AI 赋能成效的量化评估体系，定期输出进展复盘与价值报告，推动项目经验与方法论的标准化沉淀，实现成效可追踪、可复用、可传播
任职要求
1.具备 AI 产品从 0 到 1 的落地经验，能独立主导大模型、AI Agent 等技术在汽车研发 / 生产 / 运营或材料研发等场景的赋能项目，有相关成功案例者优先。
2.具备敏锐的行业洞察与商业判断，能精准识别汽车智能化、AI for Science 等领域的技术趋势与业务痛点，通过数据驱动验证产品价值，逻辑分析能力突出。
3.具备极强的项目推动力与 Owner 意识，跨团队沟通协调能力出色，能高效整合多方资源，主导复杂场景下 AI 产品从需求定义到落地交付的全流程。
4.具备产品运营与品牌传播意识，能精准传递 AI 赋能产业的核心价值，对前沿技术与行业应用有强烈热情，学习能力与适应力强。
5.认同并践行 AI 驱动的科研与工作新范式，勇于突破传统边界，具备颠覆式创新思维与抗压能力。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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Recruitment status unknown · Last observed 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。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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Recruitment status unknown · Last observed 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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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、多模态数据建模与表征学习：构建涵盖用户生理信号（如心率、呼吸）、运动数据（如步频、速度）与生活作息的多模态数据体系，开展数据清洗、对齐与标准化处理，设计面向时序与多模态融合的表征学习方法，支撑大模型训练与跨模态理解能力提升；
2、领域大模型设计与训练：基于运动健康领域知识，设计融合时序建模与语义理解能力的预训练大模型，探索多模态融合与个体长期建模方法，支持健康状态刻画、行为理解与意图识别，并参与模型架构与训练策略优化；
3、健康状态分析与趋势预测：构建面向个体的健康评估与发展趋势预测模型，实现对当前生理状态的精准分析及中短期风险预警，推动从指标计算向健康理解与推理的建模范式升级；
4、Agent系统设计与实现：基于大模型构建运动健康智能体，设计具备规划（Planning）、记忆（Memory）与工具调用（Tool Use）能力的决策机制，支持多轮交互与动态决策，实现从被动分析向主动健康管理的能力演进；
5、个性化干预与建议生成：结合大模型推理能力与领域知识库，构建多维度个性化运动健康建议生成机制，覆盖运动计划、恢复策略与生活方式调优，提升建议的科学性与可执行性；
6、系统集成与端云协同优化：完成运动健康AI助手系统集成，设计端侧与云侧协同推理方案，优化模型在可穿戴设备上的部署效率与性能表现，并通过真实用户数据进行效果验证与持续迭代。
任职要求
1、博士学历，人工智能、机器学习、生物医学工程、电子工程、运动科学等相关专业；
2、熟悉大模型构建与训练，具备多模态建模、时间序列分析等经验，理解预训练、对齐与推理等基础原理；
3、具备Agent系统或复杂AI系统设计能力，理解规划（Planning）、记忆（Memory）、工具调用（Tool Use）等机制，能够支持多轮决策与系统实现；
4、具备扎实的算法与工程能力，能够独立完成从数据建模、模型设计、训练优化到部署验证的完整流程，具备良好的编程能力（Python/C++等）；
5、具备跨领域建模能力，能够将运动健康、生理信号等领域知识与AI方法深度融合，提升模型专业性与应用价值；
6、具备系统与架构意识，了解端云协同推理或模型部署优化方法，有可穿戴或资源受限环境下模型落地经验者优先。
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Recruitment status unknown · Last observed 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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Recruitment status unknown · Last observed 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 。
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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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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1. 协助开发面向 IoT 场景的 Agent 能力，包括任务拆解、工具调用、结果汇总与异常处理。
2. 协助构建 Agent 工作流（如 ReAct / Plan-Execute），配合完成设备控制、状态查询、知识问答等场景的端到端联调。
3. 参与 Prompt 设计与迭代，协助完成 Agent 的效果评测与问题复盘，持续优化响应质量与稳定性。
4. 借助 AI 工具辅助编码，实现 IoT 场景相关功能开发，参与 AI 在 IoT 业务中的落地实践。
5. 协助维护 Java/Python 相关后台接口，基于 Spring Boot 等框架实现基础服务逻辑，配合团队完成开发任务。
6. 了解并协助处理常规数据清洗与结构化任务，保障 Agent 输入数据质量（不以大数据平台开发为核心工作）。
任职要求
1. 在读本科生/研究生，计算机、电子信息、自动化等相关专业，能保证稳定实习时长（优先 3 个月及以上）。
2. 熟练掌握 Java、Python、Golang 等至少一种编程语言，具备良好的工程编码习惯。
3. 对 LLM/Agent 应用开发有兴趣，了解函数调用（Tool Calling）、工作流编排或多轮对话管理者优先。
4. 具备基础的 Prompt 编写与调试能力，了解评测集构建、效果评估与迭代优化方法者优先。
5. 了解 IoT 基本概念、架构及核心通信协议（如 MQTT、CoAP），有 IoT 设备或平台使用经验者优先。
6. 熟悉数据库基础与 SQL 操作，能完成常见数据查询与分析。
7. 大数据相关经验（如 Hadoop、Spark）为加分项，不作为硬性要求。
8. 具备较强学习能力和自我驱动力，逻辑清晰，工作认真负责，有良好的沟通协作能力。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、负责代码智能体（Coding Agent）系统全流程研发：数据构建（代码语料清洗、代码/对话/工具轨迹标注）、预训练/持续预训练、指令微调（SFT）与后训练（DPO/ORPO/RLHF/RLAIF），在 HumanEval、MBPP、SWE-bench、RepoBench 等基准及业务集上达成目标。
2、基于主流 Agents 框架（LangChain、AutoGen、Agno 等）搭建具备规划、工具调用、记忆与多步推理能力的多代理系统，落地代码生成、调试与单测生成、仓库级理解、自动修复、PR 评审与CI修复等核心场景。
3、以 MCP（Model Context Protocol）为核心构建工具生态：设计与实现 MCP servers/tools，标准化接入代码搜索、编译/运行、CI/CD、Issue/PR、知识库与内部服务；支持安全沙箱执行与资源隔离，提升可观测与可维护性。
4、设计并优化 ReAct/Plan-Act/Tree-of-Thought 等推理策略及函数调用，结合 RAG（向量/符号/结构化检索与代码图）实现大规模代码库检索增强，支持跨文件、跨仓库的复杂问题求解。
任职要求
1、计算机基础扎实，熟练使用 Python，至少掌握一门强类型语言（Go/Java/C++/Rust 优先）；熟悉 Git、Linux 与容器化开发。
2、熟悉主流 Agents 框架与范式：有 LangGraph/LangChain/AutoGen/LlamaIndex/CrewAI 之一的实战经验；理解 MCP 协议并能实现自定义 MCP 工具；熟悉 ReAct、RAG、Function Calling、Planner/Memory 等方法并能落地。
3、了解大模型训练与推理：可使用 PyTorch/DeepSpeed/Lightning/Colossal-AI 等完成 SFT/LoRA/QLoRA；理解后训练与对齐方法；熟悉 Transformers/vLLM/TGI 等高效推理与服务化。
4、具备良好的实验设计与问题定位能力，能分析 Agent 轨迹、工具失败率、检索召回与推理路径，提出可量化改进方案。
5、良好的沟通与团队协作能力，关注用户体验，能与产品/前端/平台协同推进落地。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
工作职责
1. 负责 AI 漫剧创作平台后端系统设计与研发，建设覆盖剧本生成、角色设定、分镜创作、图片生成、视频生成等全链路 AI 工作流；
2. 负责 AI Workflow 编排能力建设，设计灵活、可扩展的任务调度、状态管理和流程执行框架，支撑复杂创作流程稳定运行；
3. 负责模型服务接入与统一管理，支持大语言模型、多模态模型、图片生成、视频生成等能力的集成与调度；
4. 建设高并发、高可用的任务系统，持续优化任务执行效率、资源调度能力及系统稳定性；
5. 参与平台基础能力建设，包括 Prompt 管理、模型路由、上下文管理、缓存、监控、日志及可观测体系；
6. 与客户端、产品团队协作，持续优化 AI 创作体验，推动新能力快速落地。
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机相关专业，5 年以上后端开发经验，具备扎实的 Java 基础；
2. 熟练掌握 Spring Boot、Spring Cloud 等主流开发框架，具备良好的系统设计能力；
3. 熟悉 MySQL、Redis、Kafka/RocketMQ 等常用中间件，具备高并发系统开发经验；
4. 熟悉分布式系统设计，理解服务治理、缓存、消息队列、异步任务等核心技术；
5. 对 AI 应用开发有浓厚兴趣，了解大语言模型、多模态模型及 AI Agent 基本原理；
6. 熟悉 AI Workflow、任务编排或 DAG 调度等相关架构，有复杂业务流程设计经验者优先；
7. 具备良好的工程化能力，能够抽象公共能力，持续优化系统架构及研发效率；
8. 责任心强，具备优秀的问题分析、跨团队沟通及项目推动能力。
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