工作职责
1.结合智能座舱场景需求，负责大模型智能体相关的基础性和应用性算法开发与调优，包括根据座舱交互任务定义，构造适配的数据，进行SFT、RLHF等算法设计开发。
2.Agent场景下模型能力提升，优化模型对指令的遵循能力，包括但不限于人物设定、输出格式、工作流程等，以及复杂场景下多工具联合调用能力，提升模型对复杂任务的规划、分解、反思能力，优化模型在座舱环境下的语音交互、场景感知等专用领域的表现，确保良好的用户体验。
3.针对座舱场景下用户的各种行为动作，结合RAG等技术，构建智能体长短期记忆框架，包括但不限于记忆的离线加工、存储、在线提取等环节
4.搭建面向汽车智能座舱场景的Agent框架，提升Agent系统稳定性和可靠性
5.密切追踪Agent领域发展趋势，积极引入先进的理念和技术，保持技术的领先性
任职要求
1.计算机、深度学习、机器学习等相关专业，本科及以上学历，有较强的算法和工程能力。
2.熟练掌握 PyTorch、DeepSpeed、Megatron、VeRL、LangChain、Huggingface、LangGraph等框架。理解并掌握RAG架构、Agent工作机制、检索算法（如倒排索引、语义检索）、Prompt工程、微调与对齐技术等核心能力。
3.良好的沟通能力和跨团队协作能力，表达能力清晰，善于与人沟通，能高效推进项目跨部门合作。
4.有良好的自我驱动能力，能快速推进AI 相关新任务的完成；对于新技术的学习抱有热情，有持续自我学习和提高的意识和能力，以适应智能座舱技术的快速发展。
加分项：
1.在 ICML、NeurIPS、ICLR、ACL、KDD 等人工智能顶级会议或期刊上发表论文，取得过 ICPC、NOI、ACM 等比赛奖项者优先；
2.在Agent相关岗位有工作经验，且涉及智能座舱、车载交互等领域者优先。