（1）职位名称： 大模型推理优化工程师
岗位职责：
推理引擎开发与优化：负责端侧/国产化推理框架（如自研引擎、MNN、VLLM等）的研发与性能调优，支撑LLM、SD、多模态等模型在PC、汽车等终端的高效部署。
模型轻量化与压缩：运用量化（PTQ/QAT）、剪枝、蒸馏、稀疏化、KV Cache优化等前沿技术，在保证模型效果的前提下，降低推理延迟、内存占用与硬件功耗。
异构算力极致挖掘：针对CPU、GPU、NPU、DSP等不同硬件特性，进行算子开发与优化（如CUDA、OpenCL、NEON指令集），实现异构调度与资源占用优化。
端到端落地交付：负责从模型格式转换、工具链开发到业务集成的全链路工作，解决推理卡顿、内存溢出等线上实际问题，协同算法与硬件团队完成交付。
任职要求：
本科及以上学历，计算机、电子、通信、自动化、人工智能等相关专业。
精通C/C++，熟悉Python，具备扎实的算法与数据结构基础，有优秀的工程实现能力。
专业技能（需满足多项）：
算法与模型认知：熟悉Transformer、CNN、ViT等主流模型原理，了解LLM/VLM/AIGC等大模型架构。
（2）职位名称： AI研究算法工程师（内核工程方向）
岗位职责：
AI底层技术支持：参与AI算法在端侧或云端的高效部署，为语音、NLP、多模态等AI模型提供底层系统支持与性能优化。
系统问题攻坚：解决项目集成中的系统底层难题，如内存管理、进程调度、资源冲突等，保障系统稳定性与实时性。
跨部门协作：与算法、产品团队合作，完成从需求分析到版本集成的全流程交付，必要时出差支持客户联调。
任职要求：
本科及以上学历，计算机科学、电子工程、自动化等相关专业。
精通C/C++，熟悉Python或Shell脚本，具备扎实的数据结构与算法功底。
专业技能（需满足多项）：
操作系统与内核：深入理解Linux内核原理与源码，熟悉进程/线程管理、内存管理、文件系统、中断处理等核心机制。
嵌入式与体系结构：熟悉嵌入式开发流程，了解ARM、MIPS、X86等主流处理器架构。有ARM Cortex-M系列内核开发经验者优先。
编译与调试工具：熟练使用GDB、Makefile、CMake等编译调试工具链。
AI基础认知：对AI算法（语音、NLP、CV等）的部署流程有一定了解，知晓模型量化、推理加速等基本概念者优先。
加分项：
有车载信息娱乐系统、智能硬件或机器人相关项目经验。
熟悉RTOS（如FreeRTOS）实时操作系统。
有使用AI编程工具（如codex）进行高效开发的实践经验。
推理框架：深入掌握至少一种推理框架（如MNN、llama.cpp、TensorRT、vLLM、ONNXRuntime、TVM等），理解其工作机制与源码。
优化技术：精通模型量化、算子融合、图优化等加速手段，熟悉Flash Attention、Paged Attention、Continuous Batching等关键技术。
异构计算：具备在CPU（ARM/x86）、GPU（NVIDIA/Adreno/Mali）、NPU（高通/MTK） 等平台上的高性能计算优化经验，熟悉CUDA、OpenCL、NEON或相关NPU工具链。
加分项：
有一线互联网或头部AI公司的推理引擎优化与大规模业务落地经验。
在顶级会议或期刊发表过模型加速/系统优化相关论文，或有知名开源项目贡献。
熟悉AI芯片、编译器技术（如MLIR）或软硬件协同设计。
（3）AI Infra工程师
工作职责：
1. 算力基建与分布式训练：
深入分布式训练架构，优化通信与底层算子性能，解决大规模集群通信瓶颈，提升模型训练的吞吐量与计算效率。参与研究新的训练框架和模式。
针对大规模推理场景，研发高性能推理引擎，通过kernel、框架、与算法结合的有损优化等手段，实现极致的低延迟与高并发。
2. 智能化资源调度与系统：
构建大规模 GPU 集群的统一调度与编排系统，实现算力资源的弹性分配与自动化调度，设计与优化面向 AI 计算场景的高性能通信、存储系统，保障海量任务的极致的效率。
 
3. 工程效率与平台化建设：
打造一体化的平台，覆盖大模型研发和迭代的全流程，降低模型迭代门槛，提升研发效能。
（4）信号处理算法工程师
岗位职责：
1.负责阵列信号处理相关算法研发，涵盖麦克风阵列波束形成、声源定位（DoA）、盲源分离、多通道神经网络语音增强、分布式语音降噪等核心技术。
2.负责车载座舱音效算法开发与集成，包括多声道混音、声场渲染、EQ/DRC/Reverb调校、独立音区等下行链路音频算法，支撑整车音效目标达成。
3.完成算法的数学建模、仿真测试与性能验证，输出算法设计文档、仿真报告与性能指标，保障算法效果满足业务要求。
4.配合软件、硬件、结构团队完成算法的工程化集成、联调与性能优化，解决量产落地中的音频效果与兼容性问题。
5.跟踪空间音频、AI音效、分布式阵列等前沿技术动态，开展新技术预研与原型验证。
6.参与制定音频测试标准，配合完成声场测量、频响分析、失真度测试等主客观测试工作，持续优化终端产品音频体验。
任职要求：
1.2027届本科及以上学历，声学、电子信息、通信工程、信号与信息处理、自动化等相关专业。
2.掌握数字信号处理、线性代数、概率统计等基础知识，熟悉阵列信号处理、音频声学相关理论。
3.熟练使用MATLAB、Python、C/C++中至少两种开发语言，具备算法仿真与工程实现能力。
4.有麦克风阵列、车载音效、声学仿真、音频信号处理相关项目、科研或竞赛经验者优先。
5.了解ARM/Linux、MCU或DSP平台，有嵌入式算法移植经验者优先。
6.具备良好的学习能力、问题排查能力与团队合作精神，工作严谨细致。
（5）语音算法工程师
岗位职责：
1.负责语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、语音增强、声纹识别等核心语音算法的研发与迭代，支撑车载、消费电子、会议系统等多业务场景的语音交互需求。
2.参与语音大模型的训练与全流程优化，涵盖数据清洗与预处理、模型微调与对齐、效果调优、推理加速等环节，持续提升语音交互的准确率、自然度与响应速度。
3.跟进前沿语音技术与大模型技术动态，开展多语种语音能力、端云协同语音方案、低资源语音模型等新方向的技术预研与落地验证。
4.配合产品、嵌入式工程团队完成算法的工程化集成、端侧移植与现场效果调优，解决线上实际问题，保障算法在终端产品中的稳定运行。
5.沉淀算法研发文档、技术规范与最佳实践，参与团队技术体系建设与内部技术分享。
6.参与业务需求对接与技术方案输出，支撑客户项目交付与新业务拓展。
任职要求：
1. 2027届本科及以上学历，信号与信息处理、计算机、电子信息、自动化、声学等相关专业。
2.具备扎实的机器学习、深度学习、数字信号处理理论基础，熟悉语音信号处理常用算法与技术框架。
3.熟练掌握Python编程语言，精通PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架，具备良好的代码工程能力与代码规范意识。
4.有语音识别、语音合成、音频信号处理相关的科研、竞赛或项目实习经验者优先。
5.在ICASSP、Interspeech、ACL等顶会/期刊发表过相关论文，或有知名开源语音项目贡献经历者优先。
6.熟悉Linux开发环境，了解C/C++编程与端侧算法部署者优先。
7.具备良好的逻辑思维、自主攻坚能力与团队协作意识，善于拆解技术难题。
（6）大模型算法工程师
岗位职责：
1.负责通用大语言模型（LLM）、多模态大模型（VLM/Omni）的训练优化与场景落地，涵盖SFT、RLHF/RL、OPD、模型可靠性对齐等核心环节。
2.负责大模型在海外多语言、车载对话、消费终端等场景的适配与效果优化，推动算法从原型到产品的全链路落地。
3.参与大模型训练框架、数据pipeline、评测体系的建设与优化，提升模型训练效率与效果迭代速度。
4.跟踪大模型前沿技术动态，探索全双工对话、端侧大模型、多模态融合等新方向的技术预研。
5.配合工程团队完成模型推理优化、量化压缩与部署落地，解决线上实际效果问题。
6.沉淀技术文档与研发规范，参与团队技术分享与人才培养。
任职要求：
1.2027届本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、统计学等相关专业。
2.具备扎实的机器学习、深度学习、自然语言处理或计算机视觉基础，熟悉大模型基础理论与技术体系。
3.熟练掌握Python编程语言，精通PyTorch等主流深度学习框架，具备扎实的代码工程能力。
4.有大模型微调、分布式训练、NLP或多模态相关项目、科研经验者优先。
5.在ACL、EMNLP、CVPR、NeurIPS、ICML等顶会/期刊发表过大模型相关论文者优先。
6.熟悉大模型推理加速、量化压缩、分布式训练或有开源大模型项目贡献经历者优先。
7.具备良好的自主攻坚能力、逻辑思维与团队协作意识，善于拆解技术难题。
 
（7）AI Agent研发工程师
岗位职责：
1.负责分布式多智能体系统与主智能体（MA）的架构设计与核心研发，搭建多 Agent 协作调度、任务分配、决策推理的底层技术体系，支撑公司智能体技术底座建设。
2.研究并落地智能体核心机制，包括任务规划、长短期记忆管理、工具调用编排、多智能体通信协议、冲突消解等，持续优化智能体系统的执行效率与任务完成率。
3.参与下一代对话系统的技术预研与原型开发，探索全双工交互、多模态智能体、端云协同智能体等前沿技术方向，输出可落地的技术方案。
4.负责智能体核心模块的编码实现、性能调优与稳定性保障，解决分布式场景下的并发、通信、容错等工程难题，支撑技术在车载、消费电子、企业服务等多业务线的复用落地。
5.与大模型算法、语音算法、业务产品团队深度协同，对接业务需求与底层能力，推动智能体技术从原型验证到产品化落地的全链路交付。
6.跟踪全球智能体领域前沿技术动态，开展新技术预研、原型验证与技术沉淀，输出技术文档与最佳实践，参与团队技术体系建设。
任职要求：
1. 2027 届本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、电子信息、自动化等相关专业，硕士学历优先。
2.具备扎实的编程基础，熟练掌握 Python / C++ / Java 中至少一门主流编程语言，有良好的代码规范与工程化意识。
3.熟悉大语言模型基本原理与应用开发逻辑，了解 LangChain、LangGraph、AutoGen、MetaGPT 等至少一种主流智能体开发框架。
4.对多智能体系统、分布式系统、对话系统、任务规划任一方向有深入了解或项目实践，具备基础的系统设计与问题拆解能力。
5.具备强烈的技术探索欲与自主学习能力，对前沿 AI 技术有浓厚兴趣，善于拆解复杂技术问题。
6.具备良好的逻辑思维、沟通表达能力与团队协作意识，能够跨团队推动技术落地。
（8）视觉多模算法工程师
工作内容：
1. 负责机器人场景下的多模态视觉算法研发与落地，涵盖：人脸检测与识别、属性分析（年龄/性别/情感）、多目标跟踪与跨摄像头 ReID、交互感知（手势唤醒、注视检测、正脸驻留）、以及视觉与音频等多模态信息融合降噪。
2. 针对遮挡、光照、多人干扰等复杂场景持续优化鲁棒性与实时性，推动端侧/边缘侧工程化部署。
岗位要求：
1.27届计算机/AI/模式识别等相关专业，本科及以上学历
2.有人脸检测、识别、属性分析、目标跟踪中至少两个方向的实际项目经验。
3.熟练使用 Python / PyTorch，能独立完成模型训练、调参与评估。
4.有模型部署与推理优化经验，熟悉端侧或机器人平台部署者优先。
 
业务场景：
手势唤醒、眼神注视触发问候、年龄/性别/情感识别、FaceID、跨摄像头身份关联与连续跟踪、多模态降噪。
加分项：
机器人/安防/智能硬件项目经验；手势识别/注视估计/头部姿态/anti-spoofing 经验；TensorRT/ONNX 优化与边缘部署经验。
（9）电力电子算法工程师
工作职责：
1. 电力电子系统智能控制算法仿真和研发；
2. 电力电子系统故障检测算法仿真和研发；
3. 算法芯片级工程化。
任职要求：
1. 电气工程或电子工程相关专业毕业；
2. 熟练掌握电力电子、电机学，电力系统等相关专业的理论和技术；
3. 熟练掌握计算机编程技术，电力电子系统仿真，以及嵌入式编程技术；
4. 有逆变器，变流器，充电桩，电机等高效率高能量密度控制算法研发经验者优先；
5. 有自动驾驶，机器人等控制算法研发经验者优先。
（10）AI算法工程师
工作职责：
1. 智能控制算法研发；
2. 智能故障检测算法研发；
3. 算法芯片级工程化。
任职要求：
1. 人工智能、计算机，软件工程，电子工程，微电子相关专业毕业；
2. 熟练掌握有监督学习，强化学习等深度机器学习算法理论和技术；
3. 熟练掌握TF,PyTorch等深度学习工具使用和编程；
4. 熟练掌握Simulink或Python相关仿真工具使用和编程；
3. 熟练掌握计算机编程，GPU编程和嵌入式编程技术；
5. 有自动驾驶、机器人、智能微网等算法研发经验者优先。