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。
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
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。
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。
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. 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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Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1. 负责 Agent 系统、知识库、RAG、Workflow、Tool/Skill 等 AI 应用服务端体系建设，推动模型能力与业务场景深度结合，构建稳定、可扩展的 AI 服务架构；
2. 负责 AI 产品服务端技术方案设计与核心模块研发，覆盖 Agent Runtime、上下文管理、任务编排、模型接入、工具调用、数据存储、异步任务等关键能力；
3. 跟踪全球 AI 前沿技术发展趋势，判断新技术的产品价值与落地机会，推动 AI 创新项目从 0 到 1 快速验证和工程化落地；
4. 负责服务端架构治理、稳定性、性能、成本及研发效能建设，同时建立技术创新机制，提升团队 AI Native 研发能力；
5. 负责服务端团队建设与人才培养，提升团队在 AI 应用工程、系统架构和快速创新方面的整体能力。
职位要求
1. 计算机相关专业本科及以上学历，5 年以上互联网服务端研发经验，有团队管理或技术负责人经验优先；
2. 扎实的服务端架构能力，熟悉 Java / Go / Python 等至少一种主流服务端技术栈，具备分布式系统、高并发、高可用、缓存、消息队列、数据库等实际项目经验；
3. 有 AI 应用工程经验，熟悉 LLM、Agent、RAG、Embedding、向量数据库、Workflow、Tool Use / Function Calling、MCP / Skills 等技术体系，有生产环境落地经验优先；
4. 熟悉大模型应用服务架构，包括模型网关、上下文管理、任务编排、异步任务、流式输出、模型降级、限流熔断、效果监控及成本治理等；
5. 具备较强的 0→1 技术创新能力，能够快速判断技术方案优劣，通过 Demo / MVP 快速验证新技术与新产品机会，而不是只做成熟业务的工程实现；
6. 有较强的产品和用户意识，能够从业务目标出发做技术取舍，而不是单纯追求技术复杂度；
7. 具备较强的技术领导力和跨团队协同能力，能够推动产品、算法、服务端、客户端共同完成复杂 AI 项目落地。
官方顶部字段
学历：本科
年限：5-10年
Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、围绕垂类用户，组织Al Agent产品市场研究与用户调研，洞察用户需求并搭建场景化运营策略，提升AI Agent产品在该人群的用户渗透、使用深度与留存；
2、深入理解垂类用户需求与场景特征，协同产品、算法、技术团队，持续优化意图识别、推荐策略、对话链路与互动体验，提升场景用户满意度与留存；
3、围绕增长目标拆解并落地具体运营动作，涵盖内容创作、用户运营、活动策划、渠道投放等环节；
4、基于用户行为、AB实验与业务数据进行专项分析，定位漏斗与用户痛点，输出可落地的运营动作，并驱动产品算法迭代。
职位要求
1、本科以上学历，3年以上互联网产品经验；
2、对AI领域有强烈的热爱与高效的学习能力，有AI Agent/对话等相关产品经验、AI相关个人作品、对AI大模型产品有深入理解者优先；
3、有良好的C端用户洞察，具备内容运营、用户运营、产品活动策划等经验，能独立推动用户增长动作落地；
4、对数据敏感，熟悉常用分析工具与漏斗/留存模型，能用数据拆解增长策略并指导动作调整；
5、以结果为导向，并具备出色的沟通能力，能与产品、算法、技术、市场等多方协作并落地复杂项目合作；
6、有较强的抗压能力、灵活的补位意识，敏捷自驱。
官方顶部字段
学历：本科
年限：3-5年
Reported open · Last observed 2026-10-17
1.负责CodeBuddy/WorkBuddy等AI智能体商业化产品设计，主导计费规则、交易链路、支付等大交易类产品的完整落地流程；
2.深入理解AI大模型海内外产品的商业化策略，结合市场动态制定差异化产品方案；
3.针对智能体行业落地场景，通过用户路径分析优化订阅权益体系、用户分层模型及付费功能体验；
4.设计并迭代转化漏斗关键节点，提升付费转化率与用户LTV；
5.协同研发、运营、数据团队推动商业化方案落地，通过AB测试验证效果并持续优化；
6.构建高可用、可扩展的商业化产品架构，建立数据监控体系驱动产品迭代。
职位要求
1.本科及以上学历，3年以上SaaS/会员/AI大模型领域商业化产品经验，有完整产品从0到1落地案例；
2.熟悉大模型技术边界与应用场景，保持对Agent、代码生成等垂直领域的持续研究；
3.具备强逻辑思维与系统设计能力，能抽象复杂业务场景为可执行的产品方案；
4.数据分析的洞察力强，通过数据洞察驱动决策；
5.优秀的跨团队沟通能力，能协调多方资源达成目标。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
官方重要事项
1.有AI Agent、SaaS平台、云服务或AI编程辅助工具类产品商业化经验；
2.参与过大模型行业定价策略制定、商业模式设计或成功商业化案例；
3.熟悉海外AI产品生态及订阅制商业模式；
4.具备技术背景或能理解基础模型能力边界。
Reported open · Last observed 2026-10-17
1.产品成本与资源管理：建立 Token / Credit 模型推理成本核算体系，追踪单 Seat 服务成本与边际成本趋势，协同工程团队优化 GPU / 推理资源利用率，推动成本优化落地，识别高成本低价值功能路径，建立月度成本复盘与异常告警机制；
2.报价与价格管理：主导企业版套餐设计与定价——Seat / Token / Credit 混合模型，维护报价审批流程与折扣管理机制，确保定价纪律与商业灵活性的平衡，持续监控竞品定价动态，输出定价分析与应对建议；
3.经营分析：建立产品 P&L 视图，按产品线 / 客户群拆解收入、成本、毛利，追踪 CAC / LTV / Payback Period / Gross Margin per Seat，协同财务完成收入预测与预算管理；管理渠道返点与合作伙伴经营；
4.合规管理：管理产品合规资质矩阵：国内（等保 2.0+ / 信通院 / 个人信息保护法 / 数据安全法 / 数据出境）· 全球（SOC2 Type II / ISO27001 / GDPR / HIPAA / CSA STAR），建立企业客户安全审查标准响应流程与模板库，跟踪国内外区域数据驻留要求、数据出境合规审批及个人信息保护合规状态；
5.企业客户增长与续约：追踪客户健康度（Seat 渗透率 / 活跃率 / Token 消耗），建立红黄绿预警，对 NRR / Seat 净增负责，建立续约流程与账户扩张机制，维护产品发布日历，协调产研 / 安全 / 法务 / 销售跨职能上线对齐，系统性采集企业客户反馈，输出 VoC 报告支撑产品迭代决策。
职位要求
1.6年及以上ToB 产品运营 / 商业运营经验，3+ 年 AI / Cloud / 企业 SaaS 方向；完整经历过一个 ToB 产品从 0 到规模化商业运营的完整周期；
2.具备产品级 P&L 分析、成本核算、收入预测、Unit Economics 建模能力；熟练使用 SQL / Python / BI 工具，能独立完成从数据提取到经营决策建议的全流程；
3.理解 ToB SaaS / Cloud 产品成本结构，有产品成本优化或定价策略经验；理解 Seat / Token / Credit 定价模型，能参与报价体系设计与毛利管控；
4.理解国内外 ToB 产品合规要求——国内（等保 / 信通院 / 个人信息保护法 / 数据安全法）及全球主流标准（SOC2 / ISO27001 / GDPR / HIPAA），能协同安全法务团队管理跨区域合规资质矩阵与客户安全审查响应；
5.深度使用过 Claude / ChatGPT / WorkBuddy / CodeBuddy 等 AI 产品，理解 Agent / LLM / MCP / Skill 基本概念，能与产研团队用同一语言沟通；
6.能在产品
Reported open · Last observed 2026-10-17
1.负责CodeBuddy/WorkBuddy产品的稳定运行，支持服务部署与版本发布等环节；
2.优化服务的部署流程，包括持续集成、持续部署（ CI / CD ）和自动化工具；
3.负责集群管理和服务治理，设计容灾方案并实施演练，保障系统高可用和稳定性；
4.负责资源成本管理与规划，优化计算和存储资源；
5.关注业界前沿技术动态，探索复杂业务系统运维自动化和智能化的技术和方向。
职位要求
1.本科及以上学历，3年以上工作经验，有机器学习平台相关开发或运维经验；
2.熟悉容器技术，掌握K8s、 Docker 的技术原理，有实际使用和运维经验；
3.熟练使用 Go /Python/ Shell 等一种或多种编程语言，善于使用自动化／智能化方法让服务稳定高效；
4.有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分；
5.具有良好的沟通协调能力，较好的团队合作精神、责任心和一定抗压能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1、负责AI自动化Agent需求梳理、方案设计与落地实施，重点赋能游戏的研发，内容生产与运营全流程。
2、基于大模型搭建智能体，实现引擎开发，游戏设计、内容生成、数据分析等场景的自主规划、工具调用与业务流程自动化。
3、对接内部系统，完成Agent能力闭环，提升游戏研发效率与创意迭代速度。
4、构建并维护游戏设计知识库与RAG能力，为Agent提供精准的游戏业务上下文，赋能创意生成与决策辅助。
5、快速构建Agent原型，验证技术可行性，并基于主流框架搭建完整的Agent或Workflow。
职位要求
1、本科及以上学历，计算机、软件、自动化、AI相关专业优先，有游戏行业经验者优先。
2、熟悉主流大模型及Agent工作原理，有实际项目落地经验，尤其在游戏或内容创作领域者优先。
3、业务理解能力强，能将AI技术落地到游戏设计、内容生产、数据分析等实际场景。
4、逻辑清晰，沟通顺畅，具备良好的文档撰写与方案汇报能力。
5、计算机基础良好，有代码能力，能够检验agent结果。
官方顶部字段
学历：本科
年限：3-5年
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。
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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 。
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。
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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、负责端到端音乐/语音生成方案的架构设计与研发，实现节奏、情绪、音色、旋律等多维度的可控生成，持续打磨自然度、音质与主观听感，对标主流商用音频生成系统；
2、追踪并落地音频生成前沿技术（Audio LLM、DiT、Audio Tokenizer、Vocoder、Audio VAE 等），驱动生成模型的迭代与推理优化；
3、研发基于音频表征与大语言模型的音乐/语音/音效内容理解管线，实现自动语义打标与自然语言描述（人声特质、情绪、曲风、乐器配置等），支撑音频检索、内容管理及音频生成闭环；
4、设计并维护音频数据清洗、标注与质量评估管线，建设面向生成与理解任务的大规模高质量音频数据集。
职位要求
1、硕士及以上学历，音乐信息检索（MIR）、信号处理、人工智能、计算机相关专业；
2、熟悉音频生成/理解领域主流模型（如 CosyVoice, IndexTTS, LeVo, Yue/Yue2, Qwen-Audio, Music-Flamingo, Moss-Music 等）的架构与优化思路，有模型调优、结构改进或推理适配经验者优先；
3、熟练使用 Python，具备音频大模型分布式训练与调优经验（PyTorch / DeepSpeed / FSDP）；
4、良好的问题分析与解决能力，拥有优秀的沟通能力与团队合作精神。
加分项
1、有成功落地的 AI 音乐产品或项目经验（如参与开发过 AI 作曲工具、智能配乐软件等）；
2、在 ICASSP / Interspeech / NeurIPS / ISMIR 等会议发表音频生成、音频理解相关论文，或持有相关专利；
3、具备音乐理论基础（旋律、和声、节奏、曲式），能与音乐制作团队协同定义模型目标；
4、有大语言模型预训练、RLHF / 偏好优化（DPO、Reward Model）实战经验；
5、活跃于开源社区，有高质量 GitHub 项目、技术博客或核心代码贡献。
官方顶部字段
学历：本科
年限：3-5年
Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-17
1. 负责游戏 AI 辅助工具的设计与研发，覆盖美术资产生成、策划内容生成、代码辅助等方向
2. 研究前沿 AI 技术（LLM、Diffusion、多智能体、RAG 等），完成技术选型与原型验证
3. 设计并开发 AI Agent 工具链，集成到现有 DCC / 引擎工作流，推动项目组内落地
4. 搭建工程化基础设施（Prompt 管理、模型评测、数据标注等），保障工具稳定可扩展
5. 跟踪业界 AI 工具动态，评估并引入第三方解决方案
职位要求
必须项
1. 本科及以上，计算机/AI/软件工程相关专业，3 年以上相关经验
2. 精通 Python，熟悉 C++/C#/TS 至少一种
3. 熟悉主流 AI 框架及 LLM 应用开发，有 Agent 系统搭建经验
4. 熟悉 AIGC 技术栈：SD / ComfyUI / LoRA 微调等
5. 了解 Unity 或 UE 引擎插件开发
6. 具备全栈开发能力，能独立交付工具产品
7. 优秀的跨团队沟通和项目推动能力
加分项
1. 游戏行业经验，熟悉美术资产制作管线（Maya/Blender/Substance 等）
2. AI Agent / Multi-Agent 实际项目经验
3. 3D 生成、动捕、程序化生成等方向经验
4. AI 开源贡献或顶会论文
官方顶部字段
学历：本科
年限：3-5年
