岗位职责:
1. 负责智能座舱大模型应用开发，基于 Python/C++/Java/Rust 完成大模型推理服务、Agent 编排、RAG 检索增强、多模态交互（语音/视觉/触控）等功能的设计与实现；
2. 参与座舱大模型软件架构设计与优化，灵活运用 Transformer、LoRA/QLoRA等算法，结合 LangGraph/LangChain 编排框架及 插件化/微服务架构，提升系统可维护性与扩展性；
3. 实现高性能端云协同推理，熟悉 TensorRT-LLM、vLLM、ONNX Runtime、SgLang 等加速框架，支持 GPU/NPU 混合调度与量化部署，确保低延迟、高并发体验；
4.负责跨平台集成与调试，掌握 Linux/QNX 环境下的容器化部署（Docker/K8s）、模型热更新、性能监控与异常恢复机制；
5. 设计多线程/异步任务与进程间通信机制，保障大模型服务在车载环境下的稳定性与实时性；
6. 负责 A2A（Agent2Agent）协议与 MCP（Model Context Protocol） 的集成开发，支持座舱内多智能体协作与工具调用，熟悉 Function Call、Tool Schema、Agent Card 等规范；
7. 负责向量数据库（如 Milvus/Chroma）与大模型记忆系统集成，支持长期记忆、个性化推荐与上下文召回；
8. 负责接口封装（RESTful/gRPC/WebSocket）与 SDK 开发，向下对接车控、导航、娱乐等车载服务，向上为前端应用提供标准化模型调用接口；
9. 负责大模型微调（SFT、DPO、RLHF），基于 DeepSpeed/LLamaFactory/Unsloth/HuggingFaceTransformers 等工具链，利用座舱场景数据优化指令遵循、多轮对话与工具调用能力；
9. 支持团队协作开发与版本管理，熟练使用 Git、CI/CD、MLOps 工具链，保障大模型应用的高质量交付与持续迭代。"
任职要求:
软件工程，计算机类，电子信息类，自动化类，通信类等相关专业；
0；
1年以上相关领域工作经验，有大模型平台相关量产经验优先。；
1.熟练掌握至少一种后端开发语言，如 Python、Java、Go 等，能够高效地实现复杂的业务逻辑和系统功能；
2.熟悉大模型开源框架和工具：LangChain、LlamaIndex等；
3.熟练掌握Caffe/TensorFlow/Pytorch/MACE/MNN/NCNN等至少一种深度学习框架，对深度学习模型有一定了解；
4.熟练使用容器化技术；
5.熟悉 HTTP、HTTPS、WebSocket 等网络协议，能够进行高效的网络请求和数据传输；
6.熟悉常见的云端服务提供商（如 AWS、Azure、阿里云等）的产品和服务，能够根据项目需求选择合适的云端技术栈。；
具备较强的组织、计划和沟通能力；
具备较强的自信心及灵活应变能力；
了解汽车智能网联发展趋势，掌握行业发展动态。；